单语文本复述抽取：基于Markov网络的机器译文评价增强

"这篇论文提出了一种利用Markov网络抽取复述来增强机器译文自动评价的方法，旨在解决机器翻译自动评价中匹配语义相似但表达不同的词汇或短语的难题。传统方法依赖于双语平行语料或可比语料，但这些资源构建成本高且对某些语言对获取困难。通过构建词的Markov网络，该方法能从单语文本中抽取复述，提高机器译文评价与人工评价的相关性。实验在WMT'14 Metrics task上显示，单语文本中提取复述的效果与双语平行语料中提取的复述相当，同时降低了复述抽取的成本。" 本文主要关注的是机器译文自动评价中的一个重要问题——如何有效处理具有相同意义但表达形式不同的词汇或短语。传统的解决策略通常依赖于双语平行语料库或可比语料库，这些语料库在构建过程中需要大量的工作和专业知识，且对于一些不常见的语言对来说，获取这些资源非常困难。针对这一挑战，作者提出了一种创新的解决方案，即运用Markov网络从目标语言的单语文本中抽取复述。 Markov网络是一种概率模型，它能够捕捉词之间的统计依赖关系，从而识别出在特定上下文中可能出现的替代表达。在机器译文自动评价的场景下，这种模型可以用来发现源文本和译文之间语义等价但形式各异的短语，进而提高评价的准确性。通过这种方式，机器译文评价系统可以更好地模拟人类评价者的判断，因为人类在评估翻译质量时，通常会考虑语义的等价性而非逐字对应。 为了验证这种方法的有效性，研究人员在WMT'14 Metrics task上进行了实验。这是一个国际机器翻译评测比赛，其中包含了多种语言对的机器翻译任务。实验结果显示，利用单语文本抽取的复述在提高机器译文自动评价与人工评价相关性方面的效果与使用双语平行语料抽取的复述相当。这表明，使用Markov网络可以从单语资源中有效地提取高质量的复述，同时显著降低了获取和处理复述资源的成本。 此外，这种方法的广泛应用潜力在于其对资源有限的语言对的适应性。由于许多小众语言的双语平行语料库非常有限，而单语资源相对丰富，这种方法为这些语言的机器译文自动评价提供了新的可能性。通过这种方法，可以预期未来机器翻译评价系统的性能将得到提升，尤其是在处理那些缺乏双语资源的语言时。 关键词涵盖了复述、机器译文自动评价、Markov网络以及相关性，强调了本文的核心研究内容和技术手段。论文的贡献在于提供了一种经济高效的复述抽取方法，它既能保证复述的质量，又能减少获取和使用这些复述所需的成本，这对于推进机器翻译领域的发展具有重要意义。