I den här artikeln beskriver vi två nya objektiva automatiska utvärderingsmetoder för maskinöversättning. Den första metoden bygger på den längsta gemensamma följden mellan en kandidatöversättning och en uppsättning referensöversättningar. Den längsta vanliga subsekvensen tar hänsyn till meningsnivåstrukturens likhet naturligt och identifierar den längsta co-occurring insequence n-gram automatiskt. Den andra metoden slappnar av strikt n-gram matchning till skipbigram matchning. Skip-bigram är ett par ord i deras meningsordning. Skip-bigram cooccurence statistik mäter överlappningen av hoppa-bigram mellan en kandidat översättning och en uppsättning referens översättningar. De empiriska resultaten visar att båda metoderna korrelerar mycket bra med mänskliga bedömningar i både tillräcklighet och fluens.
REF använde den längsta gemensamma delsekvensen och statistik över skipbigram.
Automatic Evaluation Of Machine Translation Quality Using Longest Common Subsequence And Skip-Bigram Statistics
{'venue': 'Annual Meeting Of The Association For Computational Linguistics', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}