문장을 결정하는 평가 기법을 사용하여 기계 번역 : 동등한 수준의 의미 론적

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이 연구는 사실 기계 번역 평가와 밀접하게 관련되어 동등한 의미 론적 문장 - 수준을 기반으로합니다. 어떤 작가는이 연구에 따르면이 질문에는 의미 론적 등량 여부를 구분 작업 '과'MT 평가의 작업에 기본 평가 기법의 성능에 대한 성능을 사이에 어떤 상관 관계입니까?를 받아야한다 '고 어떤 방법이나 순서에 주최를 구축하는 데 사용되는 표준 방법이 종이에서 동등한 의미 론적 예측. 그리고 소설은 새로운 것이 가장 중요한 방법은 원입니다. 연설 내용의이 모델을 활용하여 부품. 어떤 단어를 검색하고 관련 비 - 단어를 문장을 통해 일치합니다. 가장 중요한 부분은, 지금, 동의어로 처리하는 과정입니다. 작가는 한 문장의 의미는 의역에있는 동의어라는 단어로 전달했다. 하기 위해서는 그들로부터이 연구의 결과를 입증에 대한 도움을받을 수 사실, 작가는 이러한 경우 덮여있다. 한 조종사는 공부도 더 나은 결과를위한 조치입니다. 마지막으로, 그것과 유사한 문장 여부는 각 방법에서 다른 paraphrases 현재의 기계 번역 시스템을 자동으로 평가하는 데 사용되고 있는지 확인하는 데 사용할 수있는 기능을 운전이 가능합니다 지적했다.

요약하면, 이번 연구에 맞춰 문장을 기계 번역에 동등한 오래요. 그것은 기계 번역에있는 평가와 문장의 의미 론적 동등한 작업 - 레벨 사이의 유사성을 기반으로합니다. 이 연구 결과를 완전하게 지원합니다. 이 기술은 분석에 상당한 개선을 제공하거나 다른 모든 모델은 실험에 사용되는 이상의 분류 정확도를 의역.