计算TER值的具体代码

编写计算TER值的代码会涉及到一些数据结构处理和编辑距离算法的应用。以下是一个简单的Python示例，基于`python-Levenshtein`库（用于计算字符串之间的Levenshtein距离，这是编辑距离的一种），但请注意实际应用中可能会更复杂，因为要考虑词对对齐和成本分配：

from levenshtein import distance

def align_sentences(src_words, trg_words):
    # 可能用动态规划或其他方法实现词对齐
    aligned_pairs = ... # 这里假设已经得到了对齐后的词对列表
    return aligned_pairs

def ter_value(src_words, trg_words, aligned_pairs):
    total_cost = sum(distance(src_word, trg_word) for src_word, trg_word in aligned_pairs)
    num_words = len(src_words)
    
    ter = (total_cost * 0.5) / num_words  # 除以2是为了转换成比例
    return ter

# 使用示例
src_words = ['这是一个例子']
trg_words = ['This is an example']
aligned_pairs = align_sentences(src_words, trg_words)
ter = ter_value(src_words, trg_words, aligned_pairs)
print(f"TER值: {ter}")

在这个例子中，你需要自定义`align_sentences`函数来实现词对的匹配。实际的代码可能需要用到像`sentencepiece`这样的库来进行词分割和更复杂的词对匹配。