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MQM-Chat：聊天翻译的多维质量指标
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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
这篇文章介绍了ACES对比挑战集，用于评估翻译准确性的度量标准。测试50个度量标准发现，不同标准在不同语言现象上存在困难，基于大型语言模型的方法表现不佳。文章提出了改进机器翻译度量标准的建议。
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关键要点
- 介绍了ACES对比挑战集，涵盖146种语言对，旨在识别68种翻译准确性错误。
- 通过对WMT 2022和2023的50个度量标准进行基准测试，评估其性能和对语言现象的敏感性。
- 测试结果显示，不同度量标准在不同现象上存在困难，基于大型语言模型的方法表现不佳。
- 扩展ACES为SPAN-ACES，评估基于跨度的错误度量，结果显示这些度量标准需要改进。
- 提出改进机器翻译度量标准的建议，包括专注于错误标签、融合多个度量标准、设计专注于源句的策略、关注语义内容，以及选择合适的基本模型。
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