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翻译技术术语：机器翻译缩写的翻译工作流程
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原文中文，约400字，阅读约需1分钟。
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内容提要
文章介绍了一个涵盖146种语言对的挑战集ACES，用于评估翻译错误识别能力。通过对WMT 2022和2023的50个度量进行测试，发现不同度量在不同语言现象上表现不佳，尤其是基于大型语言模型的方法。扩展的SPAN-ACES数据集用于评估基于跨度的错误度量，结果显示仍需改进。文章建议构建更好的机器翻译度量，包括专注错误标签、融合多种度量、设计专注源句的策略、关注语义内容，并选择合适模型。
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关键要点
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介绍了一个涵盖146种语言对的挑战集ACES，用于评估翻译准确性错误的识别能力。
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通过对WMT 2022和2023的50个度量进行基准测试，评估不同度量的渐进性能和对语言现象的敏感性。
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结果显示，不同度量在不同现象上表现不佳，尤其是基于大型语言模型的方法的可靠性较低。
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扩展的ACES数据集SPAN-ACES用于评估基于跨度的错误度量，结果表明这些度量仍需改进。
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建议构建更好的机器翻译度量，包括专注错误标签、融合多种度量、设计专注源句的策略、关注语义内容，并选择合适模型。
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