Mit maschineller Übersetzung Auswerteverfahren, um festzustellen, Satz: Ebene semantische Äquivalenz

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Diese Studie basiert auf der Tatsache, dass die maschinelle Übersetzung Bewertung eng mit dem Satz-Ebene semantische Äquivalenz Sie basiert. Nach dem, was Schriftsteller sagt dieser Studie wird diese Frage, ob es eine Korrelation zwischen der Leistung auf der semantischen Äquivalenz Klassifikation Aufgabe und Leistung der zugrunde liegenden Bewertung Technik die Aufgabe zugrunde, MT Bewertungsfragen zu beantworten? In diesem Papier einige Methoden oder Standard-Methoden werden eingesetzt, um die Organisatoren bauen vorherzusagen semantische Äquivalenz. Die wichtigste Methode, die neu ist und Roman ist die PER. Dieses Modell nutzt die Wortarten Informationen. Welches ist das Wort Spiele und Nicht-Wort-Spiele durch den Satz im Zusammenhang. Der bedeutendste Teil, jetzt ist der Prozess des Umgangs mit Synonymen. Der Schriftsteller sagte der Bedeutung eines Satzes wird über eine Synonym für Wort in seiner Paraphrase. In der Tat fallen die Schriftstellerin diesen Fällen um Hilfe zu bekommen von ihnen zu beweisen das Ergebnis der Studie. Eine Pilotstudie ist auch für den besseren Ergebnissen. Schließlich wurde darauf hingewiesen, dass es möglich, die Funktionen, die verwendet werden, um festzustellen, ob ähnliche Sätze Paraphrasen voneinander ab Methoden derzeit genutzt, um automatisch auswerten maschinelle Übersetzung Systeme können Laufwerk ist.

Zusammenfassend lässt sich sagen, diese Studie in Übereinstimmung mit Satz Gleichwertigkeit in der maschinellen Übersetzung durchgeführt. Es basiert auf der Ähnlichkeit zwischen der Bewertung in der maschinellen Übersetzung und die Aufgabe der Satz-Ebene semantische Äquivalenz basiert. Die Ergebnisse unterstützten die Studie vollständig. Die Technik gibt eine erhebliche Verbesserung in der Analyse oder Paraphrase Einstufung Genauigkeit über alle anderen Modelle in den Experimenten verwendet.

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