基于语义依赖关系和关键词的机器翻译评估评价

鉴于大多数现有机器翻译评估算法仅考虑词汇和句法信息，而忽略句子中蕴含的深层语义信息，本文提出了一种基于参考翻译、融合语义依赖关系和句子关键词信息的机器翻译语义正确性评估计算方法。使用哈尔滨工业大学社会计算与信息检索研究中心开发的语言技术平台，对句子进行语义依赖分析和关键词分析，获取语义依赖图、关键词及其对应的权重信息。该方法包含句子中所有具有语义依赖关系的词汇信息以及影响语义信息的关键词信息。构建包含词和依赖多特征的语义关联对。由于通过语义依赖提取的语义信息难以突出句子关键语义，导致语义分析模糊，因此将句子关键词信息纳入机器翻译语义评估范围。为实现对句子语义正确性的全面深入评估，实验结果表明，与类似方法相比，评估算法的准确率得到了提升，能够更准确地衡量机器翻译的语义正确性。