\item OpenSeq2Seq。由NVIDIA团队开发的\upcite{DBLP:journals/corr/abs-1805-10387}基于TensorFlow的模块化架构，用于序列到序列的模型，允许从可用组件中组装新模型，支持混合精度训练，利用NVIDIA Volta Turing GPU中的Tensor核心，基于Horovod的快速分布式训练，支持多GPU，多节点多模式。网址：\url{https://nvidia.github.io/OpenSeq2Seq/html/index.html}
\parinterval 机器翻译相关评测主要有两种组织形式，一种是由政府及国家相关机构组织，权威性强。如由美国国家标准技术研究所组织的NIST评测、日本国家科学咨询系统中心主办的NACSIS Test Collections for IR（NTCIR）PatentMT、日本科学振兴机构（Japan Science and Technology Agency，简称JST）等组织联合举办的Workshop on Asian Translation（WAT）以及国内由中文信息学会主办的全国机器翻译大会（China Conference on Machine Translation，简称CCMT）；另一种是由相关学术机构组织，具有领域针对性的特点，如倾向新闻领域的Conference on Machine Translation（WMT）以及面向口语的International Workshop on Spoken Language Translation（IWSLT）。下面将针对上述评测进行简要介绍。
\item WMT由Special Interest Group for Machine Translation（SIGMT）主办，会议自2006年起每年召开一次，是一个涉及机器翻译多种任务的综合性会议，包括多领域翻译评测任务、质量评价任务以及其他与机器翻译的相关任务（如文档对齐评测等）。现在WMT已经成为机器翻译领域的旗舰评测会议，很多研究工作都以WMT评测结果作为基准。WMT评测涉及的语言范围较广，包括英语、德语、芬兰语、捷克语、罗马尼亚语等十多种语言，翻译方向一般以英语为核心，探索英语与其他语言之间的翻译性能，领域包括新闻、信息技术、生物医学。最近，也增加了无指导机器翻译等热门问题。WMT在评价方面类似于CCMT，也采用人工评价与自动评价相结合的方式，自动评价的指标一般为BLEU、TER 等。此外，WMT公开了所有评测数据，因此也经常被机器翻译相关人员所使用。更多WMT的机器翻译评测相关信息可参考SIGMT官网：\url{http://www.sigmt.org/}。
\parinterval 以上评测数据大多可以从评测网站上下载，此外部分数据也可以从LDC（Lingu-istic Data Consortium）上申请，网址为\url{https://www.ldc.upenn.edu/}。ELRA（Euro-pean Language Resources Association）上也有一些免费的语料库供研究使用，其官网为\url{http://www.elra.info/}。从机器翻译发展的角度看，这些评测任务给相关研究提供了基准数据集，使得不同的系统都可以在同一个环境下进行比较和分析，进而建立了机器翻译研究所需的实验基础。此外，公开评测也使得研究者可以第一时间了解机器翻译研究的最新成果，比如，有多篇ACL会议最佳论文的灵感就来自当年参加机器翻译评测任务的系统。
