\parinterval 在上文提到的评价指标中，无论是准确率、召回率还是$\rm F_{mean}$，都是基于单个词汇信息衡量译文质量，而忽略了语序问题。为了将语序问题考虑进来，Meteor会考虑更长的匹配：将机器译文按照最长匹配长度分块，并对“块数”较多的机器译文给予惩罚。例如上例中，机器译文被分为了三个“块”——“Can I have this”、“like he do”、“？”在这种情况下，看起来上例中的准确率、召回率都还不错，但最终会受到很严重的惩罚。这种罚分机制能够识别出机器译文中的词序问题，因为当待测译文词序与参考答案相差较大时，机器译文将会被分割得比较零散，这种惩罚机制的计算公式如式\eqref{eq:4-11}，其中$\rm count_{chunks}$表示匹配的块数。
\parinterval 在上文提到的评价指标中，无论是准确率、召回率还是$\rm F_{mean}$，都是基于单个词汇信息衡量译文质量，而忽略了语序问题。为了将语序问题考虑进来，Meteor会考虑更长的匹配：将机器译文按照最长匹配长度分块，并对“块数”较多的机器译文给予惩罚。例如上例中，机器译文被分为了三个“块”——“Can I have it”、“like he”、“？”在这种情况下，看起来上例中的准确率、召回率都还不错，但最终会受到很严重的惩罚。这种罚分机制能够识别出机器译文中的词序问题，因为当待测译文词序与参考答案相差较大时，机器译文将会被分割得比较零散，这种惩罚机制的计算公式如式\eqref{eq:4-11}，其中$\rm count_{chunks}$表示匹配的块数。
