基于近义词扩充的非通用语翻译评估

来源：计算机技术与发展杂志2021年第08期北京时间：

作者：马文倩;王丽清;王娟;陈宝童

摘要：BLEU 算法在用于非通用语翻译质量评估计算时,由于使用范围以及语料采集渠道的局限性等原因, 导致难以获得足够规模的高质量非通用语语料作为参考译文, 因而会造成在面对同一语义不同表述时 BLEU 误判低分。 为此,该文采用预先对参考译文进行近义词分析提取的方法,扩展生成多参考译文,尽可能覆盖多种翻译的表达。 同时设置阈值对提取出的近义词进行筛选, 排除低质量近义词, 避免因为扩展带来参考译文质量下降, 再基于该扩充译文完成非通用语的质量评估。在实验中, 以泰语为例, 采用 GloVe 和 Word2vec? 模型分别对语料库进行训练和近义词提取、参考译文扩充和BLEU 评估。 实验结果表明:在面对非通用语等参考语料不足的质量评估时,采用该方法可有效地提高评估的准确度,降低误判率。

关键词：非通用语;翻译评估;近义词扩展;BLEU 算法;GloVe 模型