QuEst++开源工具：Java8机器翻译质量评估

资源摘要信息:"QuEst++: 流水线翻译质量估计工具" 1. Java版本应用 QuEst++工具是为了评估机器翻译的质量而开发的开源软件。该软件特别适合在Java 8环境下使用，因为它可能依赖于Java 8的一些特性和库。开发者通常需要确保Java的环境变量设置正确，并且安装了推荐的JDK版本（JDK-1.8），以确保软件的正常运行。 2. 机器翻译质量评估(QE) QuEst++的主要用途是作为机器翻译质量评估的工具，它能够对翻译进行多级别的质量估计，包括字级和文档级的QE。这对于提高机器翻译系统的准确性，以及评估不同翻译模型的表现至关重要。 3. 学术背景及开发团队 QuEst++是由谢菲尔德大学的Lucia Specia教授领导的团队开发的，其中包括多名研究人员的贡献。这说明了QuEst++的开发有着坚实的学术背景和研究支持，也意味着该工具在学术界和工业界都有一定的权威性和实用性。 4. 开源特性 QuEst++是一个开源项目，这表示它的源代码是公开的，任何个人或组织都可以访问、使用、修改和重新分发这些源代码。这种开放性鼓励了全球的研究人员和开发者对工具进行改进和创新。 5. 双模块架构 QuEst++由两个独立的模块构成：Feature Extractor Module（特征提取模块）和Machine Learning Module（机器学习模块）。特征提取模块是用Java开发的，主要用于从翻译数据中提取相关特征。机器学习模块则是用Python编写的，它利用提取的特征来进行质量评估。这种跨语言的模块化设计充分利用了两种语言的优势，Java的稳定性和Python在机器学习领域的广泛应用。 6. 相关研究论文引用 QuEst++工具被用于相关的研究论文中，并在各种学术会议上发表，例如在ACL-IJCNLP 2015系统演示中被引用。这为使用QuEst++提供了额外的信任和可靠性的保障。 7. 系统要求 QuEst++软件的运行需要安装Java和Python。在Java版本方面，建议使用JDK-1.8，但也可以使用大于或等于1.9.3的版本。对于Python，它需要稳定的2.7版本。这些系统要求需要用户在安装QuEst++之前进行确认和配置。 8. 使用场景 QuEst++可被广泛用于机器翻译的质量评估领域，帮助研究人员和工程师判断翻译系统的性能，促进翻译技术的发展。例如，对于一个机器翻译系统，可以使用QuEst++来评估其翻译结果的自然度、流畅度、准确性等。 9. 版本更新信息 QuEst++是QuEst的新版本，它包括了对字级和文档级QE的支持。这表示QuEst++在继承前代功能的同时，也进行了更新和改进，提供了更加全面的质量评估功能。 10. 项目名称说明 项目名称"questplusplus-master"中的"quest"可能代表"question"的缩写，暗示着这个项目是一个关于翻译质量评估的询问或研究；"plus"可能指的是比之前的版本有所改进或增加；"master"在软件开发中通常指主分支，暗示这是一个稳定的版本。