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机器翻译质量评估中的文本相似度作为关键指标
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究使用句子转换和余弦相似度来衡量语义相似度，并将其引入机器翻译质量估计作为新的度量标准。通过分析数据集，发现文本相似性与人工评分相关性更强。建议结合文本相似性和其他指标以提高质量估计的准确性和可用性。
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关键要点
- 本研究使用句子转换和余弦相似度来衡量语义相似度。
- 将文本相似性引入机器翻译质量估计作为新的度量标准。
- 分析MLQE-PE数据集发现文本相似性与人工评分的相关性更强。
- 应用GAMMs证明文本相似度在多种语言对中优于其他指标预测人工评分。
- 发现'hter'在质量估计中无法准确预测人工评分。
- 建议将文本相似性与其他指标结合以提高质量估计的准确性和可用性。
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