60、双向机器翻译与机器学习在学生表现评估中的应用

双向机器翻译与机器学习在学生表现评估中的应用

在当今科技飞速发展的时代，机器翻译和机器学习在不同领域都发挥着重要作用。本文将探讨双向机器翻译系统的性能评估以及机器学习在学生表现评估和预测方面的应用。

双向机器翻译系统

系统训练

使用Moses工具包对不同模型进行训练、调优和测试，共开发了六种不同的模型。整个数据集被分为三组，具体划分如下表所示：
| 数据集 | 句子百分比(%) |
| — | — |
| 训练集 | 90 |
| 调优集 | 5 |
| 测试集 | 5 |

测试结果

测试集根据句子中的单词数量被进一步分为三个小集合：
- 较小句子：最多包含5个单词
- 中等句子：包含6 - 14个单词
- 大句子：包含15个或更多单词

不同双向机器翻译系统的BLEU分数如下表所示：
| 系统 | 较小句子(1 - 5个单词) | 中等句子(6 - 14个单词) | 大句子(15个或更多单词) | 所有句子 |
| — | — | — | — | — |
| 旁遮普语 - 英语双向MT系统（旁遮普语到英语） | 26.55 | 20.07 | 16.02 | 17.79 |
| 旁遮普语 - 英语双向MT系统（英语到旁遮普语） | 31.42 | 22.25 | 18.05 | 19.78 |
| 旁遮普语 - 印地语双向MT系统（旁遮普语到印地语） | 45.72 | 35.42 | 32.32 | 33.86 |
| 旁遮普语 - 印地语双向MT系统（印地语到旁遮普语）