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模块化评估组合对机器翻译质量评估的启示

发布时间:2020-04-17 22:27
【摘要】:近年来,机器翻译发展势头强劲,各类机器翻译系统如雨后春笋般涌现,规模不断扩大,服务种类繁多。机器翻译的迅速崛起得益于日益增长的翻译需求和不断进步的计算机技术。全球化背景下,人与人、物与物的流通进入快车道,不同地区和国家间的交流变得实时、迅速且量大。然而,人工翻译受限于地域、费用和专业等因素,无法在较短时间内满足客户要求。翻译需求与实际供应的脱节为机器翻译的发展带来了空间。此外,信息技术的发展、语料库的兴起和数据处理的创新为机器翻译系统的编写和完善提供了技术支持。机器翻译在需求和技术的驱动下规模不断扩大,涉及的翻译领域不断增多。但是,机器翻译系统选择虽多,质量却良莠不齐,评估机器翻译质量的模型便应运而生,逐渐成为机器翻译研究领域的一大热点。概而论之,翻译质量评估模型主要分为质化评估模型和量化评估模型。前者注重理论的建立而后者关注数量上的计算。两者标准不同致使评估结果难以统一,无法判断译文真实质量。因此,整合质化评估模型和量化评估模型有利于提升评估结果的准确性和可靠性。本文采用模块化评估方式,将两者纳入同一框架下并在原有的评估组合基础上,批判继承该模式。同时,本文结合机器翻译的特点,修改原模型并建立新的模块化评估组合。新的评估组合秉承原有质化评估模型和量化评估模型的优点,同时根据可操作性和可复制性原则删除冗余维度、增添新维度。此外,为验证新模型的可行性和优势,本文从自建语料库中选取100条译例,按照新评估组合的相关原则评价新译、小牛翻译、谷歌翻译和必应翻译等四种主流在线翻译系统的译文质量。结果显示,新的模块化评估组合克服了传统模型一维评估模式的弊端,摆脱了质化评估结果和量化评估结果互不统一的尴尬局面。综合得分最高的在线翻译系统既满足质化评估对译文整体质量的要求也满足量化评估对译文错误率小的要求。在接受文学翻译质量测评的四个翻译系统中,小牛翻译以其通畅的译文及较小的错误率拔得头筹,谷歌翻译、必应翻译和新译紧随其后。用户可将小牛翻译作为首选。对于开发者而言,译文的规范性、用词的准确性和表意的明晰性需进一步提高以提供更好的翻译服务。
【学位授予单位】:四川外国语大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2019
【分类号】:H085

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本文编号:2631377

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