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基于对比学习和排名一致性的古代汉语翻译质量评估模型
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作者 李炜 李怀明 邵艳秋 《中文信息学报》 北大核心 2025年第8期65-74,共10页
当前,机器翻译的自动评估技术已展现出良好的性能,但将它们应用于古代汉语到现代汉语的翻译场景时效果并不理想。这些方法能较好地比较质量差异较大的译文,但在评估质量相差不大的译文时往往难以区分优劣,并且往往会给存在漏译现象的译... 当前,机器翻译的自动评估技术已展现出良好的性能,但将它们应用于古代汉语到现代汉语的翻译场景时效果并不理想。这些方法能较好地比较质量差异较大的译文,但在评估质量相差不大的译文时往往难以区分优劣,并且往往会给存在漏译现象的译文偏高的分数。该文提出了一种基于对比学习和排名一致性的古代汉语到现代汉语的翻译质量评估模型(CRATE)。该模型通过确保语义相似度和匹配度的排名一致性捕捉译文质量的细粒度排名信息。实验结果表明,该模型优于强大的基线,与人类评分取得了更为显著的相关性。 展开更多
关键词 翻译评估 古代汉语 细粒度排名 对比学习
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