抄録/ポイント:
抄録/ポイント
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英語-スペイン語機械翻訳の妥当性と流暢性を理解し,予測するための教師つき機械学習(ML)法を検討した。Weka,オープンソースMLツールにおける三つの分類器を用いた五回の実験を行った。は最高の性能は分類タスク,二種のカテゴリー,すなわち高品質および低品質に対する品質の数値スケールを崩壊含むへの次元縮小アプローチを適用することにより達成されたことを見出した。著者らの結果は,サポートベクトルマシン分類器は,翻訳の妥当性(65.65%)とフルエンス(65.77%)を予測する最も良い結果を示した。翻訳評価へのMLを適用することの方法論を調査するためにさらなる研究が必要である。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】