第八讲_翻译系统评估
翻译的评估量表
翻译的评估量表摘要：一、引言1.翻译评估的重要性2.翻译评估量表的作用二、翻译评估量表的构建1.翻译质量的要素2.评估量表的设计原则3.量表的维度和指标三、翻译评估量表的应用1.翻译任务评估2.翻译质量控制3.翻译教学与培训四、翻译评估量表的局限性与改进1.量表的局限性2.改进量表的建议五、总结1.翻译评估量表的价值2.持续优化翻译评估量表的意义正文：翻译评估量表在翻译行业和翻译研究中扮演着至关重要的角色。
它不仅是衡量翻译质量的重要工具，也是翻译质量控制、翻译教学与培训的有效手段。
为了更好地理解和应用翻译评估量表，我们首先需要了解其构建过程和应用方法，同时也要认识到其局限性，以便持续改进。
一、引言翻译评估是翻译过程中的重要环节，关系到翻译成果的质量和客户的满意度。
翻译评估量表作为一种量化评估工具，可以帮助我们更客观、更准确地衡量翻译质量。
因此，了解翻译评估量表的构建和应用方法具有重要的现实意义。
二、翻译评估量表的构建1.翻译质量的要素翻译质量涉及多个方面，如准确性、忠实度、流畅性、可读性等。
为了全面评估翻译质量，翻译评估量表需要涵盖这些要素。
2.评估量表的设计原则翻译评估量表应遵循以下设计原则：客观性、可操作性、普遍性和适应性。
客观性要求量表分数不受主观因素影响；可操作性要求量表能够应用于不同场景和层次的翻译评估；普遍性要求量表适用于多种语言和领域；适应性要求量表能够随着时间和环境的变化进行调整。
3.量表的维度和指标翻译评估量表通常包括多个维度，如准确性、忠实度、流畅性和可读性。
每个维度又包括多个具体指标，如术语准确性、语法正确性、表达通顺性等。
三、翻译评估量表的应用1.翻译任务评估在翻译任务评估中，翻译评估量表可以帮助客户和译者更客观地评价翻译成果。
通过量表，客户可以了解译文的质量水平，为支付翻译费用提供依据；译者可以根据量表自我评估，找出不足之处并改进。
2.翻译质量控制翻译评估量表可以作为翻译质量控制的重要工具。
计算机辅助翻译系统的功能分析与性能评估
计算机辅助翻译系统的功能分析与性能评估随着全球化的推进，跨国交流与合作日益频繁，翻译服务的需求也越来越大。
为了满足这一需求，计算机辅助翻译系统（Computer-Aided Translation System，CAT）得到了广泛应用。
本文将对CAT系统的功能进行分析，并对其性能进行评估。
计算机辅助翻译系统是一种结合了人工智能和自然语言处理技术的翻译工具。
它通过利用大量的语料库、翻译记忆与术语库等资源，提供翻译人员在翻译过程中的辅助工具与应用程序。
其主要功能包括以下几个方面：1. 翻译记忆功能：CAT系统通过将翻译人员之前的翻译工作保存在数据库中，可以实现对重复翻译内容的自动识别与重用。
这一功能可以极大提高翻译效率，减少重复劳动，并保证文本的一致性。
翻译人员可以通过搜索关键词或上下文来检索与当前翻译任务相关的先前翻译，从而快速完成当前任务。
2. 术语管理功能：术语一直是翻译过程中的一个重要问题，特别是在专业领域。
CAT系统可以集成术语库，提供术语管理功能，对术语进行统一管理、检索与替换，确保翻译的准确性与一致性。
3. 机器翻译功能：CAT系统一般会集成机器翻译引擎，将机器翻译的结果与翻译人员的手动翻译相结合，从而提高翻译的效率与质量。
机器翻译可以用来处理长句子或整段文本，翻译人员可以对机器翻译结果进行修改与修正。
4. 自动对齐功能：CAT系统可以将源语言文本与目标语言文本进行自动对齐，从而帮助翻译人员进行对照与校对。
这一功能可以极大地简化校对过程，提高翻译质量。
5. 校对与审校功能：CAT系统可以提供一系列校对与审校工具，帮助翻译团队进行翻译质量的评估与提升。
例如，系统可以检测错误拼写、语法错误、一致性问题等，并提供相关建议与纠正。
以上功能是CAT系统的核心功能，通过这些功能，CAT系统可以大大提高翻译效率与质量，尤其适用于长文本、重复翻译或专业领域的翻译任务。
在对CAT系统的性能进行评估时，可以从以下几个方面进行考量：1. 翻译效率：CAT系统能否提高翻译人员的工作效率是性能评估的重要指标之一。
机器翻译性能评估的使用教程
机器翻译性能评估的使用教程机器翻译(Machine Translation, MT)是一种使用计算机技术自动将一种自然语言的文本转换为另一种自然语言的文本的方法。
随着人工智能技术的发展，机器翻译的性能逐渐提升，但仍然存在差异。
为了评估和比较不同机器翻译系统的性能，常常需要进行评估。
本篇文章将介绍如何使用机器翻译性能评估工具来进行机器翻译性能评估。
一、机器翻译性能评估工具介绍为了准确评估机器翻译系统的性能，需要使用专门的评估工具。
在这里，我们介绍一种常用的机器翻译性能评估工具——BLEU。
BLEU（bilingual evaluation understudy）是一种机器翻译质量评估指标，使用统计方法比较机器翻译结果与参考翻译之间的一致性。
BLEU主要通过计算n-gram的匹配数来评估翻译的质量，同时还考虑了句子长度等因素。
二、使用BLEU进行机器翻译性能评估的步骤1. 确定参考翻译在进行机器翻译性能评估之前，需要准备参考翻译。
参考翻译是与机器翻译结果相对应的正确翻译。
通常情况下，可以选择人工翻译或者专业翻译人员进行准确翻译。
2. 准备机器翻译结果使用机器翻译系统对需要翻译的文本进行翻译，并将结果保存为文本文件。
确保每个句子单独占一行，并且与参考翻译的顺序一致。
3. 安装评估工具在评估之前，需要安装BLEU评估工具。
BLEU评估工具可以在开源机器翻译工具包中找到，如Moses。
4. 运行BLEU评估工具打开终端或命令行界面，进入评估工具所在的目录。
运行评估工具的命令，指定参考翻译文件和机器翻译结果文件的路径。
```bash$ perl ./multi-bleu.pl reference.txt < translation.txt```其中，reference.txt为参考翻译文件的路径，translation.txt为机器翻译结果文件的路径。
运行命令后，评估工具会自动计算BLEU指标，并将结果输出到终端或命令行界面。
智能翻译系统翻译准确度评估说明
智能翻译系统翻译准确度评估说明智能翻译系统是指能够将一种自然语言的文本准确翻译成另一种自然语言的系统。
在现代社会中，智能翻译系统起到了十分重要的角色，帮助人们打破语言障碍，促进各种交流和合作。
然而，智能翻译系统的翻译准确度一直以来都是一个关键的问题。
翻译准确度的评估是为了了解智能翻译系统的性能和效果，针对其中的问题进行改进和优化。
评估智能翻译系统的翻译准确度可以从多个角度进行，下面将介绍一些评估智能翻译系统翻译准确度的方法和指标：1. BLEU指标（Bilingual Evaluation Understudy）：BLEU是一种常用的评估翻译准确度的指标，它通过比较自动翻译结果与人工参考翻译之间的相似度，来评估翻译质量。
BLEU的取值范围在0到1之间，数值越接近1表示翻译准确度越高。
2. 人工评估：人工评估是一种直接从人类的角度出发对翻译质量进行评估的方法。
通过邀请专业的翻译人员或语言专家对翻译结果进行评估和打分，从而得出翻译质量的准确度。
3. 平行语料评估：平行语料评估是一种将机器翻译系统的翻译结果与现有的高质量翻译人工平行语料进行对比的方法。
通过比较翻译系统的输出结果与参考平行语料之间的相似度，评估翻译系统的翻译准确度。
4. 词汇匹配度评估：词汇匹配度评估是一种通过比较翻译系统的输出结果与参考翻译之间的词汇匹配度来评估翻译准确度的方法。
通过计算词汇匹配度的指标，如准确率、召回率、F值等，来评估翻译系统的性能。
5. 语法和句法评估：语法和句法评估是一种通过比较翻译系统的输出结果与参考翻译的语法和句法结构的一致性来评估翻译准确度的方法。
通过检查翻译结果中的语法和句法错误的数量和种类，来评估翻译系统的性能。
在评估智能翻译系统的翻译准确度时，需要注意的是评估方法的选择要与实际应用场景和需求相匹配。
不同的方法和指标适用于不同的场景，并且需要进行有针对性的选择和使用。
此外，评估翻译准确度的过程中还需要考虑评估的客观性和可靠性。
翻译质量评估的系统功能语言学路径分析
翻译质量评估的系统功能语言学路径分析本文从网络收集而来，上传到平台为了帮到更多的人，如果您需要使用本文档，请点击下载按钮下载本文档（有偿下载），另外祝您生活愉快，工作顺利，万事如意！一、引言很多人认为，对文学译作的评论只能从文学研究和文学批评的角度展开(黄国文，2004)。
然而，翻译强调理论与实践并重，其发展与诸多学科密小可分。
功能语言学认为语言有三种元功能:概念功能、人际功能和语篇功能。
三大元功能通过语义系统表达三种意义。
对语言进行人际意义分析，能使其得到充分解读，这为评估译本提供了理想方案。
对于人际意义再现的研究，在国内尚属凤毛麟角。
本文从人际意义角度对《红高粱》译本进行语气、情态和评价分析。
文章试图揭示译作再现人际意义的方式及译文对原文人际意义的再现程度。
人际意义分析可推动译文质量评估的深化和创新，也将促进语言学自身的发展。
二、人际意义概述功能语法(1994)认为语言具有维护使用者关系的“人际功能”。
人际功能研究语言的内部特征和外在因素，对翻译研究极具启示意义。
黄国文(2002: 43)认为，人际功能指人们用语言和他人交流，建立和保持人际关系，用语言影响他人行为，表达自己对世界的看法，甚至改变世界。
语言交流的基本单位是小句。
在交流信息时，小句以命题形式出现，可被肯定、怀疑或否定。
在交流物品和服务时，小句以提议形式出现，可被执行或拒绝。
人际功能通过“语气、情态、评价”三个语义系统实现。
三、人际意义在《红高粱》译本中的再现(一)语气系统的再现语气山主语和限定词组成。
如在句子“life isrough”中，”life”是主语，”is”是限定词。
主语代表一个实体，是肯定或否定命题的基点。
限定词是对命题的有效限制，使交际者围绕命题有效性进行磋商成为可能。
1.主语的选择主语对命题或提议的有效和成功负责。
主语变化意味着命题及其信息的变化。
山于文化习惯的差异，小同的语言有着小同的主语使用规范。
(1)“咳什么?”①“司令……”土文义忍着咳嗽说，“嗓子眼儿发痒……，“痒也别咳!暴露了目标我要你的脑袋!”②”Who said you could cough?”③”Commander Yuw”Wang Wenyi stifled a cough.”My throat itchesw””So what?丁f you give away our position, it’syour head!”④汉语省略主语是基于两种考虑:a.主语可据言语内容推导出来。
如何对机器翻译系统的输出进行评估和打分
如何对机器翻译系统的输出进行评估和打分评估和打分机器翻译系统的输出是一个复杂而重要的任务。
随着机器翻译技术的不断发展，我们需要一种系统化和准确的方法来评估翻译质量。
本文将探讨机器翻译系统的输出评估和打分的方法，并介绍一些常用的评估指标和评估工具。
1. 评估方法评估机器翻译系统的输出可以分为两种方法：人工评估和自动评估。
1.1 人工评估：人工评估是通过人工参与的方式对翻译系统的输出进行评估。
这种方法通常包括专家评估和众包评估。
专家评估：专家评估是通过请一些专业人士对翻译的质量进行打分和审查，以获取高质量的评估结果。
通常情况下，专家评估比较耗时和费力，但由于其高准确性和可信度，也比较可靠。
众包评估：众包评估是通过众包平台，让大量普通用户参与翻译质量评估的方法。
这种方法相对于专家评估来说，成本较低且可以获得更多的评估结果，但评估结果可能不够可靠和一致。
1.2 自动评估：自动评估是通过计算机程序对翻译系统的输出进行评估。
这种方法通常使用一些特定的评估指标来度量翻译的质量。
2. 评估指标下面是一些常用的机器翻译系统评估指标：2.1 词错误率（Word Error Rate，WER）：WER是用于衡量翻译系统输出与参考翻译之间的不匹配程度。
它是通过计算插入、删除和替换等错误操作的数量来计算的。
2.2 句错误率（Sentence Error Rate，SER）：SER是用于衡量整个句子级别上的翻译错误程度。
它是通过计算翻译系统输出与参考翻译之间不匹配的句子数量来计算的。
2.3 语义相似度度量（Semantic Similarity Measure）：语义相似度度量是用于衡量翻译系统输出与参考翻译之间的语义相似度的指标。
它通常使用一些语义模型或语义表示方法来计算。
2.4 BLEU分数（Bilingual Evaluation Understudy）：BLEU分数是用于衡量翻译系统输出与参考翻译之间的相似程度的指标。
智能翻译系统多语言翻译准确度评估说明
智能翻译系统多语言翻译准确度评估说明智能翻译系统多语言翻译准确度评估说明一、引言智能翻译技术的发展使得多语言之间的翻译变得更加便捷和高效。
然而，准确度是评估一个智能翻译系统优劣的重要指标之一。
本文旨在介绍智能翻译系统多语言翻译准确度的评估方法和指标，以及评估过程中需要注意的问题。
二、评估方法和指标1. 平行语料准确度的评估需要使用到平行语料，即同一文本的原语言版本和翻译版本。
通过比对系统生成的翻译和人工翻译，可以计算得出准确率、召回率和F1值等指标。
2. 人工评估法人工评估法是一种直接评估机器翻译准确度的方法。
评估员根据预先设定的评估标准，对系统生成的翻译进行准确性评估。
评估员可以根据意义、语法、结构和流畅性等方面进行评估，并给出相应的评分。
3. 自动评估法自动评估法是一种通过计算机程序自动评估机器翻译准确度的方法。
常用的自动评估方法包括BLEU指标、METEOR指标和TER指标等。
这些指标用于衡量机器翻译结果与人工翻译之间的差距。
三、评估过程中的注意事项1. 样本选取在评估过程中，需要从不同领域、不同类型的文本中选取一定数量的样本。
这样可以更好地反映智能翻译系统在不同场景下的翻译准确度。
2. 评估标准在进行人工评估时，需要提前确定评估标准和评分规则。
评估标准应该具有客观性和一致性，评分规则应该简明清晰，便于评估员操作。
3. 多维度评估除了对翻译的准确性进行评估，还可以对流畅性、可读性、一致性和专业性等方面进行综合评估。
这样可以更全面地了解智能翻译系统的表现。
4. 数据清洗在计算自动评估指标时，需要对翻译结果和人工翻译进行预处理，如去除标点符号和停用词。
这样可以减少噪音干扰，提高指标的准确性。
5. 多次评估为了验证评估结果的可靠性，建议多次进行评估，并计算平均值。
这样可以减少评估结果的偶然误差，提高评估的可信度。
四、结论准确度评估是评估智能翻译系统优劣的重要环节。
通过合适的评估方法和指标，可以全面客观地评估系统的翻译准确度。
机器翻译系统中的翻译质量评估指标与方法
机器翻译系统中的翻译质量评估指标与方法随着人工智能的飞速发展，机器翻译系统在我们的日常生活中扮演着越来越重要的角色。
然而，机器翻译系统的翻译质量往往不尽如人意，需要进行准确的评估。
本文将讨论机器翻译系统中常用的翻译质量评估指标和方法。
在机器翻译系统中，翻译质量评估是一项关键的任务，旨在衡量机器翻译系统输出结果与人类专业翻译结果的一致性和准确性。
评估结果将帮助我们了解机器翻译系统的性能，并指导我们改进系统性能的方法。
首先，我们来介绍一些常见的翻译质量评估指标。
BLEU（Bilingual Evaluation Understudy）是一种广泛使用的评估指标，它通过比较机器翻译结果和参考翻译之间的词精确匹配率、短语精确匹配率等来评估翻译质量。
BLEU指标越高，表示机器翻译结果与参考翻译越接近。
除了BLEU指标之外，还有一些其他常用的评估指标，如TER （Translation Edit Rate）、NIST（National Institute of Standards and Technology）、METEOR（Metric for Evaluation of Translation with Explicit ORdering）等。
这些指标在不同的评估场景中有着不同的应用和权重，可以根据具体的需求选择合适的指标进行评估。
接下来，我们将探讨一些常见的翻译质量评估方法。
首先是人工评估方法，即由专业翻译人员对机器翻译系统输出结果进行评估。
这种方法能够提供准确可靠的评估结果，但需要耗费大量的人力和时间，并且评估结果可能受到人为主观因素的影响。
为了解决人力评估方法的局限性，研究人员开发了一些自动评估方法。
其中最为常用的是基于参考翻译的自动评估方法，通过将机器翻译结果与参考翻译进行比对来评估翻译质量。
此外，还有一些基于语言模型和语义相似度的自动评估方法，通过分析机器翻译结果的语言流畅度和语义准确性来评估翻译质量。
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• Precision
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3
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• F-measure
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Chapter 8: Evaluation
1
Ten Translations of a Chinese Sentence
Israeli officials are responsible for airport security. Israel is in charge of the security at this airport. The security work for this airport is the responsibility of the Israel government. Israeli side was in charge of the security of this airport. Israel is responsible for the airport’s security. Israel is responsible for safety work at this airport. Israel presides over the security of the airport. Israel took charge of the airport security. The safety of this airport is taken charge of by Israel. This airport’s security is the responsibility of the Israeli security officials.
SYSTEM B: airport security Israeli officials are responsible
Metric precision
recall f-measure
System A 50% 43% 46%
System B 100% 100% 100%
flaw: no penalty for reordering
Chapter 8 Evaluation
Statistical Machine Translation
Evaluation
• How good is a given machine translation system?
• Hard problem, since many different translations acceptable → semantic equivalence / similarity
• Basic strategy – given: machine translation output – given: human reference translation – task: compute similarity between them
Chapter 8: Evaluation
Chapter 8: Evaluation
9
Other Evaluation Criteria
When deploying systems, considerations go beyond quality of translations Speed: we prefer faster machine translation systems Size: fits into memory of available machines (e.g., handheld devices) Integration: can be integrated into existing workflow Customization: can be adapted to user’s needs
• Levenshtein distance
substitutions
wer =
reference-length
Chapter 8: Evaluation
14
Example
Israeli officials responsibility of airport safety airport security Israeli officials are responsible
0123456 Israeli 1 1 2 2 3 4 5 officials 2 2 2 3 2 3 4
are 3 3 3 3 3 2 3 responsible 4 4 4 4 4 3 2
for 5 5 5 5 5 4 3 airport 6 5 6 6 6 5 4 security 7 6 5 6 7 6 5
Chapter 8: Evaluation
10
Automatic Evaluation Metrics
• Goal: computer program that computes the quality of translations • Advantages: low cost, tunable, consistent
• Evaluation metrics – subjective judgments by human evaluators – automatic evaluation metrics – task-based evaluation, e.g.: – how much post-editing effort? – does information come across?
Chapter 8: Evaluation
3
Fluency and Adequacy: Scales
Adequacy
5 all meaning
4 most meaning
3 much meaning
2 little meaning
1
none
Fluency 5 flawless English 4 good English 3 non-native English 2 disfluent English 1 incomprehensible
Chapter 8: Evaluation
12
SYSTEM A:
Precision and Recall
Israeli officials responsibility of airport safety
REFERENCE: Israeli officials are responsible for airport security
Chapter 8: Evaluation
4
Annotation Tool
Chapter 8: Evaluation
5
Evaluators Disagree
• Histogram of adequacy judgments by different human evaluators
30% 20% 10%
– p(A): proportion of times that the evaluators agree – p(E): proportion of time that they would agree by chance
(5-point scale → p(E) = 51)
• Example: Inter-evaluator agreement in WMT 2007 evaluation campaign
Chapter 8: Evaluation
13
Word Error Rate
• Minimum number of editing steps to transform output to reference
match: words match, no cost substitution: replace one word with another insertion: add word deletion: drop word
0123456 Israeli 1 0 1 2 3 4 5 officials 2 1 0 1 2 3 4
are 3 2 1 1 2 3 4 responsible 4 3 2 2 2 3 4
for 5 4 3 3 3 3 4 airport 6 5 4 4 4 3 4 security 7 6 5 5 5 4 4
12345
12345 12345 12345
(from WMT 2006 evaluation)
12345
Chapter 8: Evaluation
6
Measuring Agreement between Evaluators
• Kappa coefficient
p(A) − p(E) K=
1 − p(E)
• Evaluators are more consistent:
Evaluation type P (A) P (E) K
Fluency
.400 .2 .250
Adequacy
.380 .2 .226
Sentence ranking .582 .333 .373
Chapter 8: Evaluation
8
Goals for Evaluation Metrics
Low cost: reduce time and money spent on carrying out evaluation Tunable: automatically optimize system performance towards metric Meaningful: score should give intuitive interpretation of translation quality Consistent: repeated use of metric should give same results Correct: metric must rank better systems higher