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公开(公告)号：CN114091480A
公开(公告)日：2022-02-25
申请号：CN202111365653.6
申请日：2021-11-18
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明涉及一种集成利用多预训练模型的机器翻译质量估计方法，属于自然语言处理机器翻译技术领域。本发明针对现有的机器翻译质量估计方法存在的评价粒度单一、对译后编辑人员指导效果较差等问题和缺陷，通过集成多种预训练语言模型，充分利用预训练语言模型的表征能力，通过提取源语句和机器翻译语句自身的特征信息，无需借助参考译文便可对机器翻译质量进行估计，显著提高了机器翻译质量估计系统的性能。本方法能够同时给出单词级别和句子级别两种粒度上的预测结果，并综合两种粒度结果给出译后编辑建议，能够更直观的展示模型的预测结果。
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