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1. 篇章约束的译文质量评估模型

冯勤, 贡正仙, 叶恒, 周国栋

北京大学学报自然科学版 2023, 59 (1): 39-47. DOI: 10.13209/j.0479-8023.2022.067

摘要（276）

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PDF（pc）（941KB）（68）

提出一种新的篇章约束辅助的译文质量评估模型, 不依赖参考译文, 为源文篇章中的每条句子的译文进行打分。首先从句子级别的语义表示和词级别的指代特征的角度建模源文和译文上下文之间的差异, 然后设计额外的损失函数, 使得模型在预测分数的同时, 尽可能地约束两者之间的差异。实验结果表明, 所提方法能有效提高译文质量评估的性能, 在Pearson相关系数上较基线系统最高可提升6.68个百分点。

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2. 基于中英文可比较语料的中文零指代消解

杨紫怡, 贡正仙, 孔芳, 周国栋

北京大学学报自然科学版 2017, 53 (2): 279-286. DOI: 10.13209/j.0479-8023.2017.038

摘要（1003）

HTML （20）

PDF（pc）（350KB）（295）

针对中文篇章中的零指代问题, 提出一种基于中英文可比较语料进行中文零指代识别和消解的方法, 并提出英文对等句的概念。利用对等句, 重新定义句子间隔, 并引入双语词对齐特征。在基准平台基础上, 从零指代项识别和零指代项消解两个方面进行研究。在 OntoNotes5.0 语料上的实验结果表明, 与目前性能最好的系统相比, 新提出的基于中英对等语料的中文零指代方法取得更好的性能。

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3. 基于加权词汇衔接的文档级机器翻译自动评价

贡正仙,李良友

北京大学学报（自然科学版）

摘要（719）

PDF（pc）（450KB）（593）

在文档词汇衔接评价LC方法的基础上, 提出基于权重的LC, 即WLC, 该方法通过在文档词图上运行PageRank算法获得词汇权重。根据词性信息使得PageRank算法偏向特定的词汇, 并提出PWLC方法。实验表明, 在文档级别上, 所提出的两种方法与人工评价的相关度都优于LC; 融合两种方法后, BLEU和TER在文档级别上的评价性能有显著提高。

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