ISTIC CWMT'2015机器翻译评测技术报告：维汉、藏汉、蒙汉项目分析

"ISTIC Evaluation Technical Report for CWMT’2015" 本文是中国科学技术信息研究所（ISTIC）对于2015年全国机器翻译研讨会（CWMT’2015）评测活动的技术报告。ISTIC参与了维汉、藏汉、蒙汉三个语言对的机器翻译任务，重点介绍了其翻译系统的实现框架和实施细节，并对系统在评测数据上的性能进行了深入分析。 在机器翻译领域，ISTIC采取了一种基于统计机器翻译的系统融合策略。系统融合是将多个独立的机器翻译引擎的输出结果进行整合，以提高最终翻译质量的一种方法。在CWMT’2015评测中，ISTIC提交的是多引擎融合后的翻译结果，这表明他们可能通过比较和结合不同模型的输出，以期得到更准确和流畅的翻译。 报告详细讨论了关键的技术点——假设对齐。假设对齐是指在两个或多个机器翻译系统产生的翻译假设之间建立对应关系的过程。这个过程对于融合策略至关重要，因为它允许系统识别并结合不同翻译系统中的优势部分，同时减少错误和不一致。通过对不同系统输出的对齐，可以提高整体的翻译质量和一致性。 在实验结果部分，ISTIC分析了他们在评测数据上的性能。这部分通常包括BLEU（Bilingual Evaluation Understudy）分数、TER（Translation Error Rate）或其他评估指标，以量化翻译的质量和准确性。通过这些分析，研究者可以了解系统在处理特定语言对和内容时的优点与不足，为进一步优化提供指导。 总结，ISTIC的报告展示了他们在机器翻译领域的研究进展，特别是在系统融合和假设对齐技术的应用上。这样的工作对于推动机器翻译技术的发展，尤其是针对少数民族语言的翻译有着重要意义，有助于提升机器翻译的整体效率和效果。未来的研究可能涉及进一步优化融合算法，探索新的特征工程，以及引入深度学习等先进技术来增强翻译质量。