機械翻訳文を決定する評価手法の利用方法：レベル等価意味

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この研究では、実際は、機械翻訳の評価に密接に文レベルの意味の等価性に関連しているに基づいています。 作家によると、この研究は、この質問の意味があるかどうか等価分類タスクとモンタナ評価の課題になるの性能評価手法のパフォーマンスの間には相関関係とは何ですか答えている いくつかの方法や標準的な方法を順番に主催者を構築するために使用され、この論文では意味の等価性を予測する。 新され、小説の中で最も重要なメソッドは、 PERをされています。 音声情報の部分をこのモデルを活用。 これは言葉と一致するとワードに関連している以外は、文章を通じて一致しています。 最も重要な部分は、現在、同義語に対応するプロセスです。 その作家は、文章の意味での同義語の言い換えによって伝達している。 ために彼らからの研究の結果を証明するための助けを得るに実際には、作家のこのような場合をカバーした。 パイロット調査は、より良い結果を得るために行われています。 最後に、これは似たような文章かどうか、それぞれの方法から他のparaphrasesは現在、自動的に機械翻訳システムを評価するために使用されている決定するために使用できる機能をドライブすることが示された。

をまとめるために、本研究は機械翻訳文の等価性に沿って行います。 この機械翻訳での評価と文章のタスクレベルの意味の等価性の間の類似性に基づいています。 調査の結果を完全にサポートされている。 この技術解析の大幅な改善を与えるか、すべての他のモデルは、実験で使用される以上の分類精度言い換え。