通过句法树修剪进行机器翻译测试
原文中文，约200字，阅读约需1分钟。发表于：。通过基于语法树修剪的新型变异测试方法，验证机器翻译系统以提高准确性和可靠性；在 Google 翻译和 Bing 微软翻译中准确检测出 5073 和 5100 种错误翻译，比现有技术增加了 400%，错误翻译类型多样且大部分现有技术无法捕获，而新方法对原始句子的检测召回率达到 74.0%，平均比现有技术提高了 55.1%。
本文介绍了一种简单的方法，通过翻译成线性化的、词汇化的组成树来融合目标语言的语法信息，实验结果显示，与训练语法无关的神经机器翻译系统相比，WMT16德英新闻翻译任务的BLEU评分明显提升。语法感知系统在翻译过程中进行了更多的重排，小规模人类评估也证实了其优势。
