抄録/ポイント:
抄録/ポイント
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今日,機械翻訳システムによって翻訳されるターゲットテキストの品質を評価するための主な方法は,BLUE,TERとMETEORを含んでいる。しかし,単語再発の頻度,翻訳版の編集距離と参照版,並びにつぎの言語学的知識に基づく,そのような方法は,中国語文のパープレキシティを決定するには限界があった。文章の文法構造は特定の規則性を有することを見出している,一方,意味論もある選点ルール,文法と意味論の使用(s)は,標準的な使用と一致するかどうかを判定できるマッチングを。,構文解析に基づいて中国語文およびその主成分の構文と意味論を分析して中国語文章のパープレキシティを求めた。実験によると,構文・意味解析の精度は改善された重みづけ標的テキストによるパープレキシティをなるBLEUより4%高かった。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】