【摘 要】
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随着神经网络的飞速发展,机器翻译有了巨大的突破和进步,为了告知用户机器译文的可靠性,提出了译文质量估计方法。译文质量估计技术是指在无需参考译文的情况下对机器译文进行自动评估的一种方法。译文质量估计的发展从基于机器学习到基于深度神经网络,近年来预训练语言模型的出现给译文质量估计技术开辟了新的道路。本文基于XLM-R预训练模型构造译文质量估计模型,研究工作概括如下。针对译文质量估计在使用预训练模型时只
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随着神经网络的飞速发展,机器翻译有了巨大的突破和进步,为了告知用户机器译文的可靠性,提出了译文质量估计方法。译文质量估计技术是指在无需参考译文的情况下对机器译文进行自动评估的一种方法。译文质量估计的发展从基于机器学习到基于深度神经网络,近年来预训练语言模型的出现给译文质量估计技术开辟了新的道路。本文基于XLM-R预训练模型构造译文质量估计模型,研究工作概括如下。针对译文质量估计在使用预训练模型时只依靠了CLS位进行直接预测的情况,本文提出了加入注意力机制和门控机制来融合预训练模型两个输出的方法来进一步增强句子的语义信息,这样在句子级质量估计中可以更多关注到关键单词的信息。针对译文质量估计语料缺少,模型在训练时容易造成过拟合问题本文提出了三种构建伪语料的方法。同时针对译文质量估计模型在训练过程并没有利用后编辑译文的情况,本文提出将后编辑译文引入模型训练,采用两个XLM-R模型进行向量交互的模型结构自动学习机器译文与后编辑译文的关系,在测试时,构造伪后编辑译文信息作为辅助来预测译文质量。以上方法都在CCMT2021和WMT2020两个数据集上进行了实验,实验结果均得到了提升。最后,设计并实现了基于XLM-R预训练模型的译文质量估计系统,该系统属于一个测试系统,可以直接进行句子级和词级的质量估计,同时可以实现最佳译文的推荐。
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