机器翻译评估标准介绍和计算方法

      对于翻译系统翻译出来的结果，我们当然可以人工判断其好坏，但这有很多限制。首先，每个人的评判标准不一样；然后，这对于评判人自身的英语水平也是有一定的要求的。近年来国际上也出了一些用于机器评判翻译结果好坏的标准，下面一一介绍一下这些标准及其计算方法：

一、BLEU评测方法

       BLEU(Bilingual Evaluation understudy)方法由IBM提出，这种方法认为如果熟译系统魏译文越接近人工翻翻译结果，那么它的翻译质量越高。所以，评测关键就在于如何定义系统译文与参考译文之间的相似度。BLEU采用的方式是比较并统计共现的n元词的个数，即统计同时出现在系统译文和参考译文中的n元词的个数，最后把匹配到的n元词的数目除以系统译文的单词数目，得到评测结果。

      最开始提出的BLEU法虽然简单易行，但是它没有考虑到翻译的召回率。

      后对BLEU做了修正，首先计算出一个n元词在一个句子中最大可能出现的次数MaxRefCount(n-gram)，然后跟候选译文中的这个n元词出现的次数作比较，取它们之间最小值作为这个n元词的最终匹配个数。