机器翻译的自动评测技术 机器翻译技术
机器翻译的研究方法和技术
机器翻译的研究方法和技术随着科学技术的不断进步，机器翻译技术也在不断地发展。
在信息爆炸的时代，人们需要更加便捷、准确、快速地进行跨语言沟通，机器翻译作为一种自然语言处理技术，可以帮助人们更好地处理不同语言之间的转换。
但是，机器翻译的研究和实践并不简单，需要不断地探索和创新，采用一系列的研究方法和技术。
本文将会介绍机器翻译的研究方法和技术，带领读者深入了解机器翻译。
1. 语料库建设语料库是机器翻译技术的基础，是进行机器翻译研究、开发和评估的必备工具。
语料库建设是机器翻译研究中最早的、也是最基本的环节。
语料库的质量和数量对机器翻译的结果有很大的影响。
较好的语料库不仅能够提高机器翻译的翻译质量，而且能够获得更高的数据分析效率和更优的机器翻译模型。
语料库可分为人工语料库、机器语料库和组合语料库。
人工语料库是由人工制作的、经过专家翻译且经过校对的翻译语料库，包括单句和长篇句子甚至文章，它的形式都比较固定，传统上经常是句对句，句子的数量和长度以及语料库的覆盖范围，都具有明显的主观性。
人工制作的语料库，其质量较高，但花费较大，且不能满足多样化的翻译需求。
机器语料库是通过网络爬虫、机器翻译等手段获取的大型并不需要人工干涉的语料库。
其涉及面广，但是由于来源不可靠因此质量常常比较低。
组合语料库的优点是它是基于人工语料库和机器语料库之上进行的构建，可以为机器翻译引入更多的细节，致力于更好的数据分析和最终翻译结果。
2. 机器翻译算法机器翻译算法的选择和使用对机器翻译的翻译效果起着至关重要的作用。
目前主流的机器翻译算法有统计机器翻译(SMT)和神经机器翻译(NMT)两种。
SMT是先将输入语言转换为中间法 (interlingua)，再将其转换为输出语言，主要的工作步骤包括对齐、分类、词汇替代和排序等。
SMT具有成熟且稳定的理论体系，但是其翻译质量受数据条件束缚，只能按照训练数据中存在的句型进行翻译，容易出现硬性的死板翻译，同时也不好处理长篇句子和上下文信息。
024036机器翻译技术及应用
机器翻译技术及应用王海峰东芝（中国）研究开发中心关键词：机器翻译 评测引言语言是人类进行交流的工具，语言不通会阻碍人们之间进行交流。
于是，人类在克服语言交流障碍的过程中发展了语言之间的翻译，产生了翻译学。
用机器来帮助甚至替代人工翻译是人类长久以来的一个梦想。
最原始的机器翻译思想可以追溯到17世纪关于机械词典的构想。
韦弗（Weaver）1949年的著名备忘录1则标志着基于现代计算机的机器翻译正式登上历史舞台。
机器翻译既涉及到人类对自身语言和思维方式的认知，又涉及到人工智能、信息论、知识工程和软件工程等很多技术领域，是一个多项技术深度交叉的学科。
机器翻译也是一门独立的学科。
它既具有自身的发展规律，同时又需要在多种学科基础上综合发展。
本文将在简要回顾机器翻译发展史的基础上，全面论述机器翻译方法，然后介绍牵引机器翻译技术发展的两驾马车：科学评测和实际应用，最后进行总结2。
机器翻译发展回顾机器翻译发展至今，经历了1954年之前的草创期、1954～1966年的高期望期、1967～1976年的沉寂期、1976～1989年的复苏期以及1989年之后的发展期等5个不同的历史时期。
1954年，美国IBM公司和乔治敦大学合作开发的机器翻译原型系统第一次向人们展示了一个现实的机器翻译系统。
这不仅使各国从事机器翻译研究的学者们倍受鼓舞，而且还吸引了大量的政府机构的资金投入。
第一代机译系统都是采用直接法，主要以词典为驱动，辅以较低层次上的语法分析和语义特征的使用。
1966年的ALPAC3报告指出，机器翻译速度慢，准确率低，比人工翻译花费多，且不能马上实用。
为此，各类机器翻译项目纷纷下马，机器翻译研究陷入低谷。
从70年代中期开始，基于规则的第二代机器翻译的方法逐渐成熟，机器翻译研究重现生机。
第二代方法的主导思想是面向句法、基于规则的转换策略。
80年代末开始，在国际交流日益增多的环境下，随着计算机、互联网等相关技术日新月异的发展，机器翻译的技术与应用也呈现出了蓬勃生机。
机器翻译技术的使用方法与性能评估
机器翻译技术的使用方法与性能评估机器翻译技术是一种自然语言处理领域的重要技术，可以将一种自然语言自动转换为另一种自然语言，极大地简化了跨语言沟通的难度。
本文将介绍机器翻译技术的使用方法，并探讨如何评估其性能。
首先，了解机器翻译技术的使用方法是使用该技术的关键。
一般来说，机器翻译的使用方法包括以下几个步骤：1. 准备数据：机器翻译技术需要大量的语料库来进行学习和训练。
这些语料库可以是已经翻译好的双语平行文本，也可以是自动生成的语料库。
2. 选择模型：机器翻译技术涉及多个模型，如统计机器翻译（SMT）模型和神经网络机器翻译（NMT）模型。
根据需求和数据情况选择适合的模型。
3. 数据预处理：在输入数据之前，需要进行一些预处理工作，如分词、音系标注和词性标注等。
这些预处理工作可以提高机器翻译的效果。
4. 模型训练：使用准备好的语料库进行模型的训练。
在训练过程中，可以对模型进行调参和优化，以提高翻译效果。
5. 翻译生成：经过训练，模型可以用来进行翻译生成。
用户可以输入源语言句子，通过模型生成目标语言的翻译结果。
虽然机器翻译技术在跨语言沟通中起到了巨大的作用，但其性能仍然是一个关键问题。
为了评估机器翻译的性能，可以采用以下几种方法。
1. 自动评估指标：机器翻译领域常用的自动评估指标包括BLEU、TER、METEOR等。
这些指标可以通过与人工参考翻译进行比较，评估机器翻译结果的准确性和流畅性。
2. 人工评估：除了自动评估指标，还可以请专业的人工翻译人员对机器翻译结果进行评估。
他们可以从语法、语义、流畅性等多个角度进行评估，提供更加细致和全面的评估结果。
3. 目标领域评估：机器翻译的性能评估还需要考虑目标领域的特殊要求。
有些领域如医学、法律等专业术语较多，需要特殊处理。
根据实际需求，可以进行特定领域的评估和调整。
4. 数据质量评估：机器翻译技术对输入数据要求较高。
数据质量的好坏会直接影响机器翻译的性能。
因此，在使用机器翻译技术之前，需要对数据进行质量评估，确保数据的准确性和完整性。
bleu评测方法
bleu评测方法摘要：1.引言2.BLEU评测方法简介3.BLEU评测指标计算方法4.BLEU评测方法的优缺点5.结论正文：【引言】在自然语言处理领域，机器翻译和文本生成任务越来越受到人们的关注。
为了评估这些任务的性能，研究人员提出了许多评价指标。
其中，BLEU （Bilingual Evaluation Understudy）评测方法因其简洁、易用和高效而成为最受欢迎的自动评估方法。
本文将详细介绍BLEU评测方法，包括其计算原理、优缺点以及在实际应用中的使用方法。
【BLEU评测方法简介】BLEU评测方法由IBM的研究员Tomaso Esposti等人于2004年提出，旨在为机器翻译和文本生成任务提供一个简洁、高效的评价指标。
BLEU评测方法的核心思想是将生成的文本与参考译文进行比较，从而衡量生成文本的质量。
BLEU评测方法适用于多种语言对，既可以评估机器翻译质量，也可以评估文本生成任务的性能。
【BLEU评测指标计算方法】BLEU评测指标的计算方法如下：1.相似度计算：计算生成文本与参考译文的相似度。
常用的相似度计算方法有编辑距离（Levenshtein距离）和Jaccard相似度。
2.词序惩罚：惩罚生成文本与参考译文之间词序不同的情况。
词序惩罚可以通过计算N-gram（如N-1gram、N-2gram等）的匹配度来实现。
3.长度惩罚：惩罚生成文本过长或过短的情况。
长度惩罚可以通过计算生成文本与参考译文的长度比例来实现。
4.惩罚项加权：将上述相似度、词序惩罚和长度惩罚加权求和，得到BLEU 评测指标。
【BLEU评测方法的优缺点】优点：1.简洁性：BLEU评测方法公式简单，易于理解。
2.高效性：BLEU评测方法计算速度快，适用于大规模数据评估。
3.普适性：BLEU评测方法适用于多种语言对和任务类型。
4.易于实现：BLEU评测方法有成熟的Python库可供使用，如SacreBLEU。
缺点：1.仅考虑词汇层面：BLEU评测方法主要关注词汇层面的相似度，较少考虑句子结构和语义层面的差异。
机器翻译技术教程及常见问题解答
机器翻译技术教程及常见问题解答一、机器翻译技术教程机器翻译（Machine Translation, MT）指利用计算机软件将一种语言的文字自动转化成另一种语言的文字的技术。
它在跨语言沟通、文本翻译等领域有着广泛的应用。
本文将介绍机器翻译的基本原理和常见的机器翻译技术。
1. 基本原理机器翻译的基本原理是将一种语言的句子转化为另一种语言的句子。
它通过对源语言句子的分析和理解，然后根据目标语言的语法和语义规则生成对应的句子。
具体而言，机器翻译可以分为以下几个步骤：（1）句法分析：对源语言句子进行分词、词性标注等处理，以获取句子的基本结构和语法信息。
（2）句子理解：利用句法分析的结果，推断句子的语义信息，包括句子的主题、动作、时间等。
（3）目标语言生成：根据句子理解的结果和目标语言的语法规则，生成对应的目标语言句子。
（4）优化和后处理：对生成的目标语言句子进行优化和后期处理，以增强翻译质量。
2. 常见的机器翻译技术（1）统计机器翻译（Statistical Machine Translation, SMT）：统计机器翻译是目前应用最广泛的机器翻译技术之一。
它基于大规模的双语语料库进行训练，通过统计算法来建立源语言和目标语言之间的映射关系。
（2）神经网络机器翻译（Neural Machine Translation, NMT）：神经网络机器翻译是近年来兴起的一种机器翻译技术。
它基于神经网络模型，通过训练来学习源语言和目标语言之间的映射关系。
（3）混合机器翻译（Hybrid Machine Translation, HMT）：混合机器翻译是将多种机器翻译技术相结合的一种方法。
通过将统计机器翻译和神经网络机器翻译等不同的技术进行集成，可以提高翻译质量。
3. 机器翻译工具和平台目前市面上有许多机器翻译工具和平台可以帮助用户进行翻译任务。
例如，Google Translate、百度翻译、有道翻译等都是比较知名的机器翻译工具。
机器翻译的评估方法及其使用中的误差分析
机器翻译的评估方法及其使用中的误差分析摘要：机器翻译是一项重要的自然语言处理任务，旨在将一种语言的文本转换为另一种语言的等价文本。
为了评估机器翻译的质量，人们发展了各种各样的评估方法。
本文将介绍几种常见的机器翻译评估方法，并分析这些方法在使用中可能出现的误差。
引言：随着全球交流的增加，机器翻译在跨语言交流中起着越来越重要的作用。
然而，要准确评估机器翻译的质量并非易事。
与人类翻译相比，机器翻译往往会出现各种错误，包括语法错误、语义错误和上下文错误等。
因此，评估机器翻译的质量是非常关键的。
本文将介绍一些常见的机器翻译评估方法，并分析在使用中可能遇到的误差。
一、BLEU评估方法BLEU（Bilingual Evaluation Understudy）是一种常用的机器翻译评估方法。
它将机器翻译结果与人工参考翻译进行比较，并计算一个0到1之间的BLEU分数。
BLEU分数越高，说明机器翻译的质量越好。
然而，BLEU方法也存在一些误差。
首先，BLEU方法主要是基于片段级的匹配，没有考虑句子层面的连贯性。
其次，BLEU方法对于句子结构调整问题比较敏感，经常会导致误差。
二、NIST评估方法NIST（National Institute of Standards and Technology）评估方法是另一种常用的机器翻译评估方法。
与BLEU方法类似，NIST方法也是将机器翻译结果与人工参考翻译进行比较，并计算一个分数。
NIST方法相对于BLEU方法而言，更加注重句子级的连贯性。
然而，NIST方法也存在一些误差。
由于NIST方法只使用了有限的参考翻译，因此可能无法覆盖所有的语法和语义变化。
三、TER评估方法TER（Translation Edit Rate）评估方法是一种基于编辑距离的机器翻译评估方法。
它将机器翻译结果转换为参考翻译的最小编辑距离，并计算一个分数。
TER方法相对于BLEU和NIST方法而言，更加注重句子结构和语义的准确性。
机器翻译性能评估的使用教程
机器翻译性能评估的使用教程机器翻译(Machine Translation, MT)是一种使用计算机技术自动将一种自然语言的文本转换为另一种自然语言的文本的方法。
随着人工智能技术的发展，机器翻译的性能逐渐提升，但仍然存在差异。
为了评估和比较不同机器翻译系统的性能，常常需要进行评估。
本篇文章将介绍如何使用机器翻译性能评估工具来进行机器翻译性能评估。
一、机器翻译性能评估工具介绍为了准确评估机器翻译系统的性能，需要使用专门的评估工具。
在这里，我们介绍一种常用的机器翻译性能评估工具——BLEU。
BLEU（bilingual evaluation understudy）是一种机器翻译质量评估指标，使用统计方法比较机器翻译结果与参考翻译之间的一致性。
BLEU主要通过计算n-gram的匹配数来评估翻译的质量，同时还考虑了句子长度等因素。
二、使用BLEU进行机器翻译性能评估的步骤1. 确定参考翻译在进行机器翻译性能评估之前，需要准备参考翻译。
参考翻译是与机器翻译结果相对应的正确翻译。
通常情况下，可以选择人工翻译或者专业翻译人员进行准确翻译。
2. 准备机器翻译结果使用机器翻译系统对需要翻译的文本进行翻译，并将结果保存为文本文件。
确保每个句子单独占一行，并且与参考翻译的顺序一致。
3. 安装评估工具在评估之前，需要安装BLEU评估工具。
BLEU评估工具可以在开源机器翻译工具包中找到，如Moses。
4. 运行BLEU评估工具打开终端或命令行界面，进入评估工具所在的目录。
运行评估工具的命令，指定参考翻译文件和机器翻译结果文件的路径。
```bash$ perl ./multi-bleu.pl reference.txt < translation.txt```其中，reference.txt为参考翻译文件的路径，translation.txt为机器翻译结果文件的路径。
运行命令后，评估工具会自动计算BLEU指标，并将结果输出到终端或命令行界面。
专业的翻译工具与技术
专业的翻译工具与技术在现代社会中，随着全球化的发展，翻译行业的需求也日益增长。
为了提高翻译效率和准确度，专业的翻译工具与技术起到了重要的作用。
本文将介绍几种常见的专业翻译工具与技术，并探讨其在翻译领域中的应用。
一、计算机辅助翻译工具（Computer-Assisted Translation Tools，CAT）计算机辅助翻译工具是翻译行业中常用的工具之一。
它能够自动处理文本，并提供一系列功能来提高翻译的效率和准确度。
其中，最常用的CAT工具是电子词典和术语库。
电子词典可以帮助翻译人员迅速查找单词的含义和用法，而术语库则提供了特定领域的术语翻译，能够保持翻译的一致性。
二、机器翻译技术（Machine Translation，MT）机器翻译技术是利用计算机程序将源语言的文本自动转化为目标语言的文本。
目前，机器翻译技术已经取得了很大的进展，在某些特定领域的翻译中已经能够达到较高的准确度。
机器翻译技术的主要优势在于速度快、可扩展性强，但相比于人工翻译，其准确度仍然有待提高。
三、语料库与平行语料库（Corpora and Parallel Corpora）语料库是指收集并整理的大规模文本库，其中既包括源语言文本，也包括目标语言文本。
平行语料库是指同时包含源语言文本和目标语言文本的语料库。
借助语料库和平行语料库，翻译人员可以通过文本检索和对比分析，更好地理解源语言文本，同时在翻译过程中能够提高准确度和翻译一致性。
四、语音识别技术（Speech Recognition）语音识别技术是将语音信号转化为文字的过程，它在口译和录音转录等方面有着广泛的应用。
通过语音识别技术，翻译人员可以将口译的内容转化为文字，从而进行后续的翻译工作。
这样既提高了翻译的准确度，也提高了翻译人员的工作效率。
五、云端翻译平台（Cloud Translation Platform）随着云计算技术的发展，云端翻译平台成为了翻译行业中的新趋势。
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机器翻译的自动评测技术机器翻译技术
本文介绍了机器翻译评测的基本原理以及常用评测标准，包括人工评测方法、基于n元匹配的BLEU和NIST自动评测方法。
机器翻译领域最困难的任务之一就是对给定的翻译系统或者翻译算法
进行评价，我们称其为机器翻译评测。
由于机器翻译所处理的对象――语言本身存在某种程度的歧义，无法像数学公式或者物理模型那样简单客观地描述出来，这使得为机器翻译结果进行客观的打分变得非常困难。
最早的方法是人工评测，这种方法得到的结果一般是十分准确的，但评测的成本太高，周期过长（评测过程可能长达几周甚至数月），评价结果也会随着评价人的变化和时间的推移而不同，这使得评价结果不可重复，缺乏客观性，因此，机器翻译的自动评测应运而生。
实践证明，机器翻译的评测尤其是自动评测对机器翻译研究的影响十分巨大，对研究发展和技术进步起着非常重要的引导作用。
基于n元匹配的自动评测方法
如果一个机器翻译评测系统只根据源语言文本就能自动地为若干译文打分并选择出其中最好的结果，那么这个评测系统本身就是一
个质量更好的机器翻译系统了。
因此，自动评测最初的出发点就是给出一些标准的翻译结果，然后比较机器生成的译文与这些翻译之间的相似程度。
我们称这些标准的翻译为参考译文(或者参考答案)。
同一个句子可以有多个不同的参考译文，这些参考译文都表达同一个含义，但可能使用了不同的词汇，或者虽然使用了相同的词汇但在句中的词序不同。
这样一来，机器翻译自动评测的问题转换为比较机器翻译系统输出的一个翻译结果和多个通过人工产生的正确的参考译文之间
的相似度的问题，使用不同的相似度计算方法即可得到不同的自动评测方法。
例如，考虑如下两个机器翻译系统生成的翻译结果:
源语言文本: 今年前两月广东高新技术产品出口37.6亿美元
系统译文1: The new high-tech products in Guangdong exported 3.76 billion dollars in the first two months this year
系统译文2: This year,the former two of Guangdong,the export of hi-tech products 37.6 yi US dollars
从直观上看，上面两个翻译结果的质量有较大的差别，第一个
翻译结果明显通顺、流畅、易于理解，如何将这种人的直观印象与具体的客观分数统一起来？这里引入三个人工翻译的参考译文来进行
比较:
参考译文1: Guangdong’s export of new high technology products amounts to US$3.76 billion in first two months of this year
参考译文2: Guangdong’s Exports US$3.76 Billion Worth of High Technology Products in the First Two Months of This year
参考译文3: In the first 2 months this year,the export volume of new high-tech products in Guangdong Province reached 3.76 billion US dollars
可以看出，质量较好的系统译文1与三个参考译文共现了很多
个翻译片段: 与参考译文1共现“3.76 billion”，与参考译文3共现“dollars”，与参考译文2共现“in the first two months”和
“this year”。
相比而言，系统译文2与上述三个参考译文的共现片段比较少。
通过上述比较，可以很容易地写出一个评价算法来评价上述翻译结果的质量。
通过引入一个称为n元匹配的概念，可对翻译结果1给出比翻译结果2更高的分数。
n元匹配的含义是: 翻译结果与参考译文句子中的任意连续n个单词完全相同，这里的n值可以取任意正整数。
基于n元匹配的策略非常与常用的准确度的计算思想类似，首先统计系统译文与参考译文中共现的n元匹配的个数，再除以相应的系统译文中n元词的总数，用这个比值来表示相应的n元准确率。
机器翻译评测领域目前使用最为广泛的自动评测方法是BLEU （ Bilingual Evaluation Understudy），就基于n元匹配的这一类方法中的典型代表，由IBM于xx年提出。
类似的方法还包括NIST方法，该方法由美国标准和技术研究所提出并命名，它在BLEU方法的基础上，综合考虑了每个n元词的权重，对于那些在参考译文中出现次数更少的词赋给更高的权重以体现其所包含的信息量。
BLEU和NIST是最常用的两种机器翻译自动评测方法，但这一类评测方法并不是在真正地评价系统译文与原文的一致程度，而是根据若干个参考译文为系统译文打分而已。
系统得分似乎与待翻译的原
文没有关系，参考译文的数量多寡与质量好坏才是影响评测结果的关键因素。
基于准确率和
召回率的自动评测方法
基于n元匹配的自动评测方法是一种基于准确率的方法，与参考译文越相似的系统译文可获得越高的分数。
研究人员提出了一些同时考虑召回率的自动评测方法，其中比较典型的是纽约大学提出的GTM评测方法。
该方法应用了图的最大匹配算法来计算词的共现次数。
图1描述了这个计算过程。
图1中的黑点表示参考译文和系统译文共现的词的位置。
图中的B和C都存在两次以上的共现，这些点被认为是互相冲突的，在实际计算时应避免重复，只保留一个即可。
使用图搜索算法找到最大匹配的区块，如图中灰色部分所示，并在此基础上计算最大匹配块长度MMS，准确率和召回率都通过MMS进行计算，在上例中分别为4.6/8和4.6/10。
系统最终的得分使用准确率和召回率的调和平均值F值来表示。
基于GTM的评测标准最大的优点在于，没有人为地设置匹配时的最高阶数值（即n元匹配中的n的最大值，BLEU方法一般只考虑
到4元或者5元匹配），图的最大匹配算法会自动地寻找针对某个参考译文的最大匹配词数。
据称这种基于F值的自动方法与人工评测的一致性可以比BLEU或者NIST更高。
其缺点在于，计算MMS本身是一个“NP难”的问题，比较费时。
引入语言知识的自动评测方法
BLEU、NIST以及GTM方法都是基于字面的完全匹配，并没有理解系统译文和参考译文的含义，引入多个参考译文只能在一定程度上减轻这方面的缺陷。
研究人员尝试使用基于更多语言学知识的评测方法来评价翻译质量的好坏。
早在十几年前，北京大学计算语言学研究所的俞士汶教授就提出了一种基于测试点的机器翻译自动评价方法。
这种方法并不直接评价译文句子，而是考虑系统译文在给定的测试点上的质量。
其基本原理类似于在考试出题时设置考点，考生答题时答到相应的考点即可得分。
基于测试点的评测方法是一种非常巧妙的方法。
使用这种评测方法，通过对评测结果进行细致深入的分析，很容易知道系统在哪些语言问题上处理得不够好，有针对性地对系统进行改进即可进一步提高系统翻译的质量。
近几年来研究人员又提出了一些融合了语义知识的机器翻译评测方法，由美国南加州大学信息科学研究所的Zhou Liang等人提出的ParaEval方法通过引入语义对BLEU方法进行改进，中科院计算所
的刘洋等人在GTM自动评测方法的基础上，引入模糊匹配的策略。
这些机器翻译自动评测方法试图利用更多的语言学知识，更好地评价机器翻译系统译文的质量，使其结果与人工评价更为接近。
（本文作者刘洋为中科院计算技术研究所助理研究员，博士研究生）
内容仅供参考。