\parinterval 人们在使用机器翻译系统时需要评估系统输出结果的质量。这个过程也被称作机器翻译译文质量评价，简称为{\small\sffamily\bfseries{译文质量评价}}\index{译文质量评价}（Quality Evaluation of Translation）\index{Quality Evaluation of Translation}。在机器翻译的发展进程中，译文质量评价有着非常重要的作用。不论在系统研发的反复迭代中，还是在诸多的机器翻译应用场景中，都存在大量的译文质量评价环节。从某种意义上说，没有译文质量评价，机器翻译也不会发展成今天的样子。比如，本世纪初研究人员提出了译文质量自动评价方法BLEU\upcite{DBLP:conf/acl/PapineniRWZ02}。该方法使得机器系统的评价变得自动、快速、便捷，而且评价过程可以重复。正是由于BLEU等自动评价方法的提出，机器翻译研究人员可以在更短的时间内得到译文质量的评价结果，加速系统研发的进程。
\parinterval 人们在使用机器翻译系统时需要评估系统输出结果的质量。这个过程也被称作机器翻译译文质量评价，简称为{\small\sffamily\bfseries{译文质量评价}}\index{译文质量评价}（Quality Evaluation of Translation）\index{Quality Evaluation of Translation}。在机器翻译的发展进程中，译文质量评价有着非常重要的作用。不论在系统研发的反复迭代中，还是在诸多的机器翻译应用场景中，都存在大量的译文质量评价环节。从某种意义上说，没有译文质量评价，机器翻译也不会发展成今天的样子。比如，本世纪初研究人员提出了译文质量自动评价方法{\small\sffamily\bfseries{BLEU}}\index{BLEU}（Bilingual Evaluation Understudy）\index{Bilingual Evaluation Understudy}\upcite{DBLP:conf/acl/PapineniRWZ02}。该方法使得机器系统的评价变得自动、快速、便捷，而且评价过程可以重复。正是由于BLEU等自动评价方法的提出，机器翻译研究人员可以在更短的时间内得到译文质量的评价结果，加速系统研发的进程。
\item 译文质量的多角度评价。章节内主要介绍的几种经典方法如BLEU、TER、METEOR等，大都是从某个单一的角度计算机器译文和参考答案的相似性，如何对译文从多个角度进行综合评价是需要进一步思考的问题，\ref{Evaluation method of Multi Strategy fusion}节中介绍的多策略融合评价方法就可以看作是一种多角度评价方法，其思想是将各种评价方法下的译文得分通过某种方式进行组合，从而实现对译文的综合评价。译文质量多角度评价的另一种思路则是直接将BLEU、TER、Meteor等多种指标看做是某种特征，使用分类\upcite{kulesza2004learning,corston2001machine}、回归\upcite{albrecht2008regression}、排序\upcite{duh2008ranking}等机器学习手段形成一种综合度量。此外，也有相关工作专注于多等级的译文质量评价，使用聚类算法将大致译文按其质量分为不同等级，并对不同质量等级的译文按照不同权重组合几种不同的评价方法\upcite{chen2015multi}。
\item 译文质量的多角度评价。章节内主要介绍的几种经典方法如BLEU、TER、METEOR等，大都是从某个单一的角度计算机器译文和参考答案的相似性，如何对译文从多个角度进行综合评价是需要进一步思考的问题，\ref{Evaluation method of Multi Strategy fusion}节中介绍的多策略融合评价方法就可以看作是一种多角度评价方法，其思想是将各种评价方法下的译文得分通过某种方式进行组合，从而实现对译文的综合评价。译文质量多角度评价的另一种思路则是直接将BLEU、TER、Meteor等多种指标看做是某种特征，使用分类\upcite{kulesza2004learning,corston2001machine}、回归\upcite{albrecht2008regression}、排序\upcite{duh2008ranking}等机器学习手段形成一种综合度量。此外，也有相关工作专注于多等级的译文质量评价，使用聚类算法将大致译文按其质量分为不同等级，并对不同质量等级的译文按照不同权重组合几种不同的评价方法\upcite{chen2015multi}。
\parinterval 在得到${\bm\pi}^K=\frac{\partial L}{\partial{\mathbi{s}}^K}$之后，下一步的目标是：1）计算损失函数$ L $相对于第$ K-1$层与输出层之间连接权重${\mathbi{W}}^K $的梯度；2）计算损失函数$ L $相对于神经网络第$ K-1$层输出结果${\mathbi{h}}^{K-1}$的梯度。这部分内容如图\ref{fig:9-55}所示。
\parinterval 在得到${\bm\pi}^K=\frac{\partial L}{\partial{\mathbi{s}}^K}$之后，下一步的目标是：1）计算损失函数$ L $相对于第$ K-1$层与输出层之间连接权重${\mathbi{W}}^K $的梯度；2）计算损失函数$ L $相对于神经网络第$ K-1$层输出结果${\mathbi{h}}^{K-1}$的梯度。这部分内容如图\ref{fig:9-55}所示。
