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% 机器翻译：统计建模与深度学习方法
% Machine Translation: Statistical Modeling and Deep Learning Methods
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% Copyright 2020
% 肖桐(xiaotong@mail.neu.edu.cn) 朱靖波 (zhujingbo@mail.neu.edu.cn)
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%    CONFIGURATIONS
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\renewcommand\figurename{图}%将figure改为图
\renewcommand\tablename{表}%将figure改为图
\chapterimage{fig-NEU-2.jpg} % Chapter heading image

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%	CHAPTER 4
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\chapter{翻译质量评价}

\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 时至今日，译文质量评价方法已经非常丰富，针对不同的使用场景研究人员陆续提出了不同的方法。本章将会对其中的典型方法进行介绍，包括：人工评价、有参考答案自动评价、无参考答案自动评价等。相关方法及概念也会在本章的后续章节中被广泛使用。

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\section{译文质量评价所面临的挑战}

\parinterval 一般来说，译文质量评价可以被看作是一个对译文进行打分或者排序的过程，打分或者排序的结果代表了翻译质量的好坏。比如，表\ref{tab:4-1}展示一个汉译英的译文质量评价结果。这里采用了5分制打分，1代表最低分，5代表最高分。可以看出，流畅的高质量译文分较高，相反，存在问题的译文得分较低。

\begin{table}[htp]{
\begin{center}
\caption{汉译英译文质量评价实例}
{
\begin{tabular}{c|l|c}
源文 & 那只敏捷的棕色狐狸跳过了那只懒惰的狗。 & 打分 \\
\hline
\rule{0pt}{10pt} 机器译文1 & The quick brown fox jumped over the lazy dog. & 5 \\
\rule{0pt}{10pt} 机器译文2 & The fast brown fox jumped over a sleepy dog. & 4 \\
\rule{0pt}{10pt} 机器译文3 & The fast brown fox jumps over the dog. & 3 \\
\rule{0pt}{10pt} 机器译文4 & The quick brown fox jumps over dog. & 2 \\
\rule{0pt}{10pt} 机器译文5 & A fast fox jump dog. & 1 \\
\end{tabular}
\label{tab:4-1}
}
\end{center}
}\end{table}

\parinterval 这里的一个核心问题是：从哪个角度对译文质量进行评价呢？常用的标准有：{\small\sffamily\bfseries{流畅度}}\index{流畅度}（Fluency）\index{Fluency}和{\small\sffamily\bfseries{忠实度}}\index{忠实度}（Adequacy）\index{Adequacy}\upcite{DBLP:journals/mt/ChurchH93}。其中流畅度是指译文在目标语言中的流畅程度，越通顺的译文流畅度越高；忠实度是指译文表达源文意思的程度，如果译文能够全面、准确的表达原文的意思，那么它具有较高的翻译忠实度。在一些极端的情况下，译文可以非常流畅，但是与原文完全不对应。或者，译文可以非常好的对应原文，但是读起来非常不连贯。这些译文都不是很好的译文。

\parinterval 传统观点把翻译分为``信''、``达''、``雅''三个层次，而忠实度体现的是一种``信''的思想，而流畅度体现的是一种``达''的思想。不过``雅''在机器翻译评价中还不是一个常用的标准，而且机器翻译还没有达到``雅''的水平，是未来所追求的目标。

\parinterval 给定评价标准，译文质量评价有很多实现方式。比如，可以使用人工评价的方式让评委对每个译文进行打分（\ref{Manual evaluation}节），也可以用自动评价的方式让计算机比对译文和参考答案之间的匹配的程度（\ref{Automatic evaluation with reference answers}节）。但是，自然语言的翻译是最复杂的人工智能问题之一。这不仅仅体现在相关问题的建模和系统实现的复杂性上，译文质量评价也同样面临着诸多挑战。

\begin{itemize}
\vspace{0.5em}
\item {\small\sffamily\bfseries{译文不唯一}}。自然语言表达的丰富性决定了同一个意思往往有很多种表达方式。同一句话，由不同译者来的翻译也往往存在差异。译者的背景、翻译水平、翻译所处的语境，甚至译者的情绪都会对译文产生影响。如何在评价过程中尽可能考虑多样的译文，是译文质量评价中最具挑战的问题之一。
\vspace{0.5em}
\item {\small\sffamily\bfseries{评价标准不唯一}}。虽然流畅度和忠实度给译文质量评价提供了很好的参考依据，但是在实践中往往会有更多样的需求。比如，在专利翻译中，术语翻译的准确性就是必须要考虑的因素，一个术语的翻译错误会导致整个译文不可用。此外，术语翻译的一致性也是非常重要的，即使同一个术语有多种正确的译文，但是在同一个专利文档中，术语翻译需要保持一致。不同的需求使得很难用统一的标准对译文质量进行评价。在实践中，往往需要针对不同应用场景设计不同的评价标准。
\vspace{0.5em}
\item {\small\sffamily\bfseries{自动评价与人工评价存在着偏差}}。固然使用人工的方式可以准确地评估译文质量，但是这种方式费时、费力。而且由于人工评价的主观性，其结果不易重现，也就是不同人的评价结果会有差异。这些因素也造成了人工评价不能被过于频繁的使用。翻译质量的自动评价可以充分利用计算机的计算能力，对译文与参考答案进行比对，具有速度快、结果可重现的优点，但是其精度不如人工评价。使用何种评价方法也是实践中需要考虑的重要问题之一。
\vspace{0.5em}
\item {\small\sffamily\bfseries{自动评价过程中会存在无法提供参考答案或者只能提供部分参考答案的情况}}。很多情况下，译文的正确答案并不容易获取。甚至对于某些低资源语种，相关的语言学家都很稀缺。这时很难进行基于标准答案的评价。如何在没有参考答案的情况下对译文质量进行估计是极具应用前景且颇具挑战的方向。
\vspace{0.5em}
\end{itemize}

\parinterval 针对以上问题，研究人员设计出多种不同的译文质量评价方法。根据人工参与方式的不同，可以分为人工评价、有参考答案的自动评价、无参考答案的自动评价。这些方法也对应了不同的使用场景。

\begin{itemize}
\vspace{0.5em}
\item {\small\sffamily\bfseries{人工评价}}。当需要对系统进行准确的评估时，往往采用人工评价。比如机器翻译的一些互联网上应用，在系统上线前都会采用人工评价对机器翻译系统性能进行测试。当然，这种方法的时间和人力成本是最高的。
\vspace{0.5em}
\item {\small\sffamily\bfseries{有参考答案的自动评价}}。由于机器翻译系统研发过程中需要频繁地对系统性能进行评价，这时可以让人标注一些正确的译文，之后把这些译文作为参考答案与机器翻译系统输出的结果进行比对。这种自动评价的结果获取成本低，可以多次重复，而且可以用于对系统结果的快速反馈，指导系统优化的方向。
\vspace{0.5em}
\item {\small\sffamily\bfseries{无参考答案的自动评价}}。在很多应用场景中，在系统输出译文时，使用者希望提前知道译文的质量，即使这时并没有可比对的参考答案。这样，系统使用者可以根据这个对质量的``估计''结果有选择地使用机器翻译译文。严格意义上说，这并不是一个传统的译文质量评价方法，而是一种对译文置信度和可能性的估计。
\vspace{0.5em}
\end{itemize}

\parinterval 图\ref{fig:4-2}给出了机器翻译译文评价方法的逻辑关系图。需要注意的是，很多时候，译文质量评价结果是用于机器翻译系统优化的。在随后的章节中也会看到，译文评价的结果会被用于不同的机器翻译模型优化中。甚至说，很多统计指标（如极大似然）也可以被看作是一种对译文的``评价''，这样也就把机器翻译的统计建模和译文评价联系在了一起。本章的后半部分将重点介绍传统的译文质量评价方法。与译文质量评价相关的模型优化方法将会在后续章节详细论述。

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\begin{figure}[htp]
    \centering
	\input{./Chapter4/Figures/logic-diagram-of-translation-quality-evaluation-method}
   \caption{译文质量评价方法逻辑图}
   \label{fig:4-2}
\end{figure}
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\sectionnewpage
\section{人工评价}\label{Manual evaluation}

\parinterval 顾名思义，人工评价是指评价者根据翻译结果好坏对译文进行评价。例如，可以根据句子的忠实度和流畅度对其进行打分，这样能够准确评定出译文是否准确翻译出源文的意思以及译文是否通顺。在人工评价时，一般由多个评价者匿名对译文打分，之后综合所有评价者的评价结果给出最终的得分。人工评价可以准确反映句子的翻译质量，是最权威、可信度最高的评价方法，但是其缺点也十分明显：需要耗费人力物力，而且评价的周期长，不能及时得到有效的反馈。因此在实际系统开发中，纯人工评价不会过于频繁的被使用，它往往和自动评价一起配合，帮助系统研发人员准确的了解当前系统的状态。

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\subsection{评价策略}

\parinterval 合理的评价指标是人工评价得以顺利进行的基础。机器译文质量的人工评价可以追溯到1966年，自然语言处理咨询委员会提出{\small\sffamily\bfseries{可理解度}}\index{可理解度}（Intelligibility）\index{Intelligibility}和{\small\sffamily\bfseries{忠诚度}}\index{忠诚度}（Fidelity）\index{Fidelity}作为机器译文质量人工评价指标\upcite{DBLP:journals/mtcl/Carroll66}。1994年，{\small\sffamily\bfseries{充分性}}\index{充分性}（Adequacy）\index{Adequacy}、{\small\sffamily\bfseries{流利度}}\index{流利度}（Fluency）\index{Fluency}和{\small\sffamily\bfseries{信息性}}\index{信息性}（Informativeness）\index{Informativeness}成为为ARPA MT\footnote{ARPA MT计划是美国高级研究计划局软件和智能系统技术处人类语言技术计划的一部分。}的人工评价标准\upcite{DBLP:conf/amta/WhiteOO94}。此后，有不少研究者提出了更多的机器译文质量人工评估指标，例如将{\small\sffamily\bfseries{清晰度}}\index{清晰度}（Clarity）\index{Clarity}和{\small\sffamily\bfseries{连贯性}}\index{连贯性}（Coherence）\index{Coherence}加入人工评价指标中\upcite{Miller:2005:MTS}。甚至有人将各种人工评价指标集中在一起，组成了尽可能详尽无遗的机器翻译评估框架\upcite{king2003femti}。

\parinterval 人工评价的策略非常多。考虑不同的因素，往往会使用不同的评价方案，比如：

\begin{itemize}
\vspace{0.5em}
\item {\small\sffamily\bfseries{是否呈现源语言文本}}。在进行人工评价时，可以向评价者提供源语言文本或参考答案、或同时提供源语言文本和参考答案。从评价的角度，参考答案已经能够帮助评价者进行正确评价，但是源语言文本可以提供更多信息帮助评估译文的准确性。
\vspace{0.5em}
\item {\small\sffamily\bfseries{评价者选择}}。理想情况下，评价者应同时具有源语言和目标语言的语言能力。但是，很多时候双语能力的评价者很难招募，因此这时会考虑使用目标语为母语的评价者。配合参考答案，单语评价者也可以准确地评价译文质量。
\vspace{0.5em}
\item {\small\sffamily\bfseries{多个系统同时评价}}。如果有多个不同系统的译文需要评价，可以直接使用每个系统单独打分的方法。但是，如果仅仅是想了解不同译文之间的相对好坏，也可以采用竞评的方式，即对于每个句子，对不同系统根据译文质量进行排序，这样做的效率会高于直接打分，而且评价准确性也能够得到保证。
\vspace{0.5em}
\item {\small\sffamily\bfseries{数据选择}}。评价数据一般需要根据目标任务进行采集，为了避免和系统训练数据重复，往往会搜集最新的数据。而且，评价数据的规模越大，评价结果越科学。常用的做法是搜集一定量的评价数据，之后从中采样出所需的数据。由于不同的采样会得到不同的评价集合，这样的方法可以复用多次，得到不同的测试集。
\vspace{0.5em}
\item {\small\sffamily\bfseries{面向应用的评价}}。除了人工直接打分，一种更有效的方法是把机器翻译的译文嵌入到下游应用中，通过机器翻译对下游应用的改善效果评估机器翻译译文质量。比如，可以把机器翻译放入译后编辑流程中，通过对比译员翻译效率的提升来评价译文质量。再比如，把机器翻译放入线上应用中，通过点击率或者用户反馈来评价机器翻译的品质。
\vspace{0.5em}
\end{itemize}

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\subsection{打分标准}

\parinterval 如何对译文进行打分是机器翻译评价的核心问题。在人工评价方法中，一种被广泛使用的方法是{\small\sffamily\bfseries{直接评估}}\index{直接评估}（Direct Assessment，DA）\index{Direct Assessment}\upcite{DBLP:conf/amta/Whi94teOO}，这种评价方法需要评价者给出对机器译文绝对的评分：在给定一个机器译文和一个参考答案的情况下，评价者直接给出1-100的分数用来表征机器译文的质量。与其类似的策略是对机器翻译质量进行等级评定\upcite{DBLP:journals/mt/PrzybockiPBS09}，常见的是在5级或7级标准中指定单一等级用以反映机器翻译质量。也有研究者提出利用语言测试技术对机器翻译质量进行评价\upcite{reeder2006direct}，其中涉及多等级内容的评价：第一等级测试简单的短语、成语、词汇等；第二等级利用简单的句子测试机器翻译在简单文本上的表现；第三等级利用稍复杂的句子测试机器翻译在复杂语法结构上的表现；第四等级测试引入更加复杂的补语结构和附加语等等。

\parinterval 除了对译文进行简单的打分，另一种经典的人工评价方法是{\small\sffamily\bfseries{相对排序}}\index{相对排序}（Relative Ranking，RR）\index{Relative Ranking}\upcite{DBLP:conf/wmt/Callison-BurchF07}。这种方法通过对不同机器翻译的译文质量进行相对排序得到最终的评价结果。举例来说：

\parinterval （1）在每次评价过程中，若干个等待评价的机器翻译系统被分为5个一组，评价者被提供3个连续的源文片段和1组机器翻译系统的相应译文；

\parinterval （2）评价者需要对本组的机器译文根据其质量进行排序，不过评价者并不需要一次性将5个译文排序，而是将其两两进行比较，判出胜负或是平局。在评价过程中，由于排序是两两一组进行的，为了评价的公平性，将采用排列组合的方式进行分组和比较，若共有$n$个机器翻译系统，则会为被分为 $\mathrm{C}_n^5$组，组内每个系统都将与其他4个系统进行比较，由于需要针对3个源文片段进行评价对比，则意味着每个系统都需要被比较$\mathrm{C}_n^5 \times 4 \times 3$次；

\parinterval （3）最终根据多次比较的结果，对所有参与评价的系统进行总体排名。对于如何获取合理的总体排序，有三种常见的策略：

\begin{itemize}
\vspace{0.5em}
\item {\small\sffamily\bfseries{根据某系统比其他系统更好的频率进行排序}}\upcite{DBLP:conf/wmt/Callison-BurchK12}。以系统${S}_j$和系统${S}_k$为例，两个系统都被比较了$\mathrm{C}_n^5 \times 4 \times 3$次，其中系统${S}_j$获胜20次，系统${S}_k$获胜30次，总体排名中系统${S}_k$优于系统${S}_j$。
\vspace{0.5em}
\item {\small\sffamily\bfseries{选取与成对比较中冲突最少的排序作为最终排序}}\upcite{DBLP:conf/wmt/Lopez12}。第一种排序策略中存在冲突现象：例如在每次两两比较中，系统${S}_j$胜过系统${S}_k$的次数比系统${S}_j$不敌系统${S}_k$的次数多，若待评价系统仅有系统${S}_j$、${S}_k$，显然系统${S}_j$的排名高于系统${S}_k$。但当待评价系统很多时，可能系统${S}_j$在所有比较中获胜的频率低于系统${S}_k$，此时就出现了总体排序与局部排序不一致的冲突。因此，有研究者提出，能够与局部排序冲突最少的总体排序才是最合理的。该方法中用公式\ref{eq:4-1}定义排名的``冲突'',其中${R}$是待评价的系统集合，${S}_j$、${S}_k$分别是成对比较的两个系统，$\mathrm{Count}_{win}({S}_j,{S}_k)$和$\mathrm{Count}_{loss}({S}_j,{S}_k)$分别是${S}_j$、${S}_k$进行成对比较时系统${S}_j$胜利和失败的频率。

\begin{eqnarray}
\mathrm{conflic} = \sum\limits_{{{S}_j} \in R,{{S}_k} \in R,j \ne k} {{\rm{max}}(0,\mathrm{Count}_{win}({{S}_j},{{S}_k}) - \mathrm{Count}_{loss}({{S}_j},{{S}_k}))}
\label{eq:4-1}
\end{eqnarray}

\vspace{0.5em}
\item {\small\sffamily\bfseries{根据某系统最终获胜的期望进行排序}}\upcite{DBLP:conf/iwslt/Koehn12}。以系统$\mathrm{S}_j$为例，若共有$n$个待评价的系统，则进行总体排序时系统 $\mathrm{S}_j$的得分其最终获胜的期望\footnote{根据公式\ref{eq:4-2}可以看出，该策略去除了平局的影响。}，即：

\begin{eqnarray}
\mathrm{score}({{S}_j}) = \frac{1}{n}\sum\limits_{k,k \ne j} {\frac{\mathrm{Count}_{win}({{S}_j},{{S}_k})}{{\mathrm{Count}_{win}({{S}_j},{{S}_k}) + \mathrm{Count}_{loss}({{S}_j},{{S}_k})}}}
\label{eq:4-2}
\end{eqnarray}

\vspace{0.5em}
\end{itemize}

\parinterval 与相对排序相比，直接评估方法虽然更加直观，但是过度依赖评价者的主观性，因而直接评估适用于直观反映某机器翻译系统性能，而不适合用来比较机器翻译系统之间的性能差距。在需要对大量系统的进行快速人工评价时，找出不同译文质量之间的相关关系要比直接准确评估译文质量简单的多，基于排序的评价方法可以大大降低评价者的工作量，所以也被系统研发人员经常使用。

\parinterval 在实际应用中，研究者可以根据实际情况选择不同的人工评价方案，人工评价也没有统一的标准。WMT 和CCMT 机器翻译评测都有配套的人工评价方案\upcite{DBLP:conf/wmt/BojarCFHHHKLMNP15}，可以作为业界的参考标准。
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\section{有参考答案的自动评价}\label{Automatic evaluation with reference answers}

\parinterval 由于人工评价费事费力，同时具有一定的主观性，甚至不同人在不同时刻面对同一篇文章的理解都会不同，为了克服这种限制，另一种思路是将人类专家翻译的结果看作是参考答案，将译文与答案的近似程度作为评价结果。即译文与答案越接近，评价结果越好；反之，评价结果较差。这种评价方式叫做自动评价。

\parinterval 自动评价的方式虽然不如人工评价准确，但是具有速度快，成本低、一致性高的优点，因此自动评价是也是机器翻译系统研发人员所青睐的方法。

\parinterval 随着评价技术的不断发展，自动评价方式已经具有了比较好的指导性，可以帮助使用者快速了解当前机器翻译译文的质量。在机器翻译领域，自动评价已经成为了一个重要分支，被提出的自动评价方法不下几十种。这里无法对这些方法一一列举，为了便于后续章节的描述，这里仅对一些代表性的方法进行简要介绍。

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\subsection{基于词串比对的方法}

\parinterval 这种方法比较关注译文中的词汇及译文语序，其思想是将译文看成是符号序列，通过计算机器译文和参考答案间的序列相似性来评价机器翻译的质量。

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\subsubsection{1.基于距离的方法}

\parinterval 基于距离的自动评价方法的基本思想是根据将机器译文转化为参考答案所需要的最小编辑步骤数来衡量机器译文的质量，基于此类思想的自动评价方法主要有{\small\sffamily\bfseries{单词错误率}}\index{单词错误率}（Word Error Rate，WER）\index{Word Error Rate}\upcite{DBLP:conf/coling/SuWC92}、{\small\sffamily\bfseries{与位置无关的单词错误率}}\index{与位置无关的单词错误率}（Position-independent word Error Rate，PER）\index{Position-independent word Error Rate}\upcite{DBLP:conf/interspeech/TillmannVNZS97}和{\small\sffamily\bfseries{翻译错误率}}\index{翻译错误率}（Translation Error Rate，TER）\index{Translation Error Rate}\upcite{snover2006study}等，下面主要介绍TER方法以深入理解此类自动评价方法的思想。

\parinterval 翻译错误率是一种典型的基于距离的评价方法，通过评定机器译文的译后编辑工作量来衡量机器译文质量。在这里``距离''被定义为将一个序列转换成另一个序列所需要的最少编辑操作次数，操作次数越多，距离越大，序列之间的相似性越低；相反距离越小，表示一个句子越容易改写成另一个句子，序列之间的相似性越高。TER 使用的编辑操作包括：增加、删除、替换和移位。其中增加、删除、替换操作计算得到的距离被称为编辑距离。TER根据错误率的形式给出评分：
\begin{eqnarray}
\mathrm{score}= \frac{\mathrm{edit}(c,r)}{l}
\label{eq:4-3}
\end{eqnarray}

\parinterval 其中$\mathrm{edit}(c,r)$是指机器翻译生成的译文$c$和参考答案$r$之间的距离，$l$是归一化因子,通常为参考答案的长度。在距离计算中所有的操作的代价都为1。在计算距离时，优先考虑移位操作，再计算编辑距离（即增加、删除和替换操作的次数）。直到增加、移位操作无法减少编辑距离时，将编辑距离和移位操作的次数累加得到TER计算的距离。

\begin{example}
Candidate：cat is standing in the ground

\qquad\ \ \ Reference：The cat is standing on the ground
\label{eg:4-1}
\end{example}

\parinterval 将Candidate序列 转换为Reference序列，需要进行一次增加操作，在句首增加``The''；一次替换操作，将``in'' 替换为``on''。所以$\mathrm{edit}(c,r)$ = 2，归一化因子$l$为Reference的长度7，所以该机器译文的TER 错误率为2/7。

\parinterval WER和PER与TER的基本思想相同，这三种方法的主要区别在于对``错误'' 的定义和考虑的操作类型略有不同。WER使用的编辑操作包括：增加、删除、替换，由于没有移位操作，当机器译文出现词序问题时，会发生多次替代，因而一般会低估译文质量；而PER只考虑增加和删除两个动作，在不考虑词序的情况下，PER计算两个句子中出现相同单词的次数，根据翻译句子比参考答案长或短，其余操作无非是插入词或删除词，这样往往会高估译文质量。

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\subsubsection{2.基于$\bm{n}$元语法的方法}

\parinterval BLUE是目前使用最广泛的自动评价指标。BLEU 是Bilingual Evaluation Understudy的缩写，最早由IBM 在2002 年提出\upcite{DBLP:conf/acl/PapineniRWZ02}。通过采用$n$-gram匹配的方式评定机器翻译结果和参考答案之间的相似度，机器译文越接近参考答案就认定它的质量越高。$n$-gram是指$n$个连续单词组成的单元，称为{\small\sffamily\bfseries{$\bm{n}$元语法单元}}\index{$\bm{n}$元语法单元}（见{\chapterthree}）。$n$越大表示评价时考虑的匹配片段越大。

\parinterval BLEU 的计算首先考虑待评价机器译文中$n$-gram在参考答案中的匹配率，称为{\small\sffamily\bfseries{$\bm{n}$-gram准确率}}\index{$\bm{n}$-gram准确率}（$n$-gram Precision）\index{$n$-gram Precision}。其计算方法如下：
\begin{eqnarray}
\mathrm P_{n} = \frac{{{\rm{Coun}}{{\rm{t}}_{{\rm{hit}}}}}}{{{\rm{Coun}}{{\rm{t}}_{{\rm{output}}}}}}
\label{eq:4-4}
\end{eqnarray}

\parinterval 其中$\mathrm{Count_{hit}}$表示机器译文中$n$-gram在参考答案中命中的次数，$\mathrm{Count_{output}}$表示机器译文中总共有多少$n$-gram。为了避免同一个词被重复计算，BLEU的定义中使用了截断的方式定义$\mathrm{Count_{hit}}$和$\mathrm{Count_{output}}$。

\parinterval 在引入截断方式之前，该译文的1-gram准确率为4/4 = 1，这显然是不合理的。在引入截断的方式之后，``the'' 在译文中出现4 次，在参考答案中出现2 次，截断操作则是取二者的最小值，即$\mathrm{Count_{hit}}$= 2，$\mathrm{Count_{output}}$= 4，该译文的1-gram准确率为2/4。

\parinterval 译文整体的准确率等于各$n$-gram的加权平均：
\begin{eqnarray}
{\rm P_{{\rm{avg}}}} = \exp (\sum\limits_{n = 1}^N {{w_n} \cdot {{{\mathop{\rm logP}\nolimits} }_n}} )
\label{eq:4-5}
\end{eqnarray}

\parinterval 但是，该方法更倾向于对短句子打出更高的分数。一个极端的例子是译文只有很少的几个词，但是都命中答案，准确率很高可显然不是好的译文。因此，BLEU 引入{\small\sffamily\bfseries{短句惩罚因子}}\index{短句惩罚因子}（Brevity Penalty, BP）\index{Brevity Penalty}的概念，对短句进行惩罚:
\begin{eqnarray}
\rm BP = \left\{ \begin{array}{l}
1\quad \quad \;\;c > r\\
{\rm{exp}}(1 - \frac{r}{v})\quad c \le r
\end{array} \right.
\label{eq:4-6}
\end{eqnarray}

\parinterval 其中$c$表示机器译文的句子长度，$r$表示参考答案的句子长度。最终BLEU的计算公式为：
\begin{eqnarray}
\mathrm {BLEU} = \mathrm {BP} \cdot \mathrm {exp}(\sum\limits_{i = 1}^N {{w_n} \cdot {{{\mathop{\mathrm {log}}\nolimits} }\mathrm P_n}} )
\label{eq:4-7}
\end{eqnarray}

\parinterval 实际上，BLEU的计算也是一种综合考虑{\small\sffamily\bfseries{准确率}}\index{准确率}（Precision）\index{Precision}和{\small\sffamily\bfseries{召回率}}\index{召回率}（Recall）\index{Recall}的方法。公式中，${\rm{exp}}( \cdot )$是一种准确率的表示。BP本是一种召回率的度量，它会惩罚过短的结果。这种设计同分类系统中评价指标F1值是有相通之处的\upcite{DBLP:conf/muc/Chinchor92}。

\parinterval 从机器翻译的发展来看，BLEU 的意义在于它给系统研发人员提供了一种简单、高效、可重复的自动评价手段，在研发机器翻译系统时可以不需要依赖人工评价。同时，BLEU 也有很多创新之处，包括引入$n$-gram的匹配，截断计数和短句惩罚等等，包括NIST 等很多评价指标都是受到BLEU 的启发。此外，BLEU本身也有很多不同的实现方式，包括IBM-BLEU\upcite{DBLP:conf/acl/PapineniRWZ02}、NIST-BLEU\upcite{doddington2002automatic}、BLEU-SBP\upcite{DBLP:conf/emnlp/ChiangDCN08}、ScareBLEU等，使用不同实现方式得到评价结果会有差异。因此在实际使用BLEU进行评价时需要确认其实现细节，以保证结果与相关工作评价要求相符。

\parinterval 还需要注意的是，BLEU的评价结果与所使用的参考答案数量有很大相关性。如果参考答案数量多，$n$-gram匹配的几率变大，BLEU的结果也会偏高。同一个系统，在不同数量的参考答案下进行BLEU评价，结果相差10个点都十分正常。此外，考虑测试的同源性等因素，相似系统在不同测试条件下的BLEU结果差异可能会更大，这时可以采用人工评价的方式得到更准确的评价结果。

\parinterval 虽然BLEU被广泛使用，但也并不完美，甚至经常被人诟病。比如，它需要依赖参考答案，而且评价结果有时与人工评价不一致，同时BLEU 评价只是单纯地从匹配度的角度思考翻译质量的好坏，并没有真正考虑句子的语义是否翻译正确。但是，毫无疑问，BLEU 仍然是机器翻译中最常用的评价方法。在没有找到更好的替代方案之前，BLEU 还是机器翻译研究所使用的标准评价指标。

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\subsection{基于词对齐的方法}

\parinterval 基于词对齐的方法，顾名思义就是根据参考答案中的单词与译文中的单词之间的对齐关系对机器翻译译文进行评价。词对齐的概念也被用于统计机器翻译的建模（\chapterfive），这里借用了相同的思想来度量机器译文与参考答案之间的匹配程度。在基于$n$-gram匹配的评价方法中（如BLEU），BP可以起到一些度量召回率的作用，但是这类方法并没有对召回率进行准确的定义。与其不同的是，基于词对齐的方法在机器译文和参考答案的单词之间建立一对一的对应关系，这种评价方法在引入准确率的同时还能显性引入召回率作为评价指标。

\parinterval 在基于词对齐的自动评价方法中，一种典型的方法是Meteor。该方法通过计算精确的word-to-word匹配来度量一个译文的质量\upcite{DBLP:conf/acl/BanerjeeL05}，并且在``绝对''匹配之外，还引入了``波特词干匹配''和``同义词''匹配。在下面的内容中，将利用实例对Meteor方法进行介绍。

\parinterval 在Meteor方法中，首先在机器译文与参考答案之间建立单词之间的对应关系，再根据其对应关系计算精确率和召回率。

\parinterval （1）单词之间的对应关系在建立过程中主要涉及三个模型，在对齐过程中依次使用这三个模型进行匹配：\\\\\\

\begin{example}
Candidate：Can I have it like he ? 

\qquad\  Reference：Can I eat this can like him ?
\label{eg:4-2}
\end{example}

\begin{itemize}
\vspace{0.5em}
\item {\small\sffamily\bfseries{``绝对''匹配模型}}\index{``绝对''匹配模型}（Exact Module）\index{Exact Module}。绝对匹配模型在建立单词对应关系时，要求机器译文端的单词与参考答案端的单词完全一致，并且在参考答案端至多有1个单词与机器译文端的单词对应，否则会将其视为多种对应情况。对于实例\ref{eg:4-2}，使用``绝对''匹配模型，共有两种匹配结果：

%----------------------------------------------
\begin{figure}[htp]
    \centering
	\subfigure[``绝对''匹配词对齐-1]{\input{./Chapter4/Figures/absolute-match-word-alignment-1}}
	\subfigure[``绝对''匹配词对齐-2]{\input{./Chapter4/Figures/absolute-match-word-alignment-2}}
   \caption{``绝对''匹配模型}
   \label{fig:4-3}
\end{figure}
%----------------------------------------------

\vspace{0.5em}
\item {\small\sffamily\bfseries{``波特词干''匹配模型}}\index{``波特词干''匹配模型}（Porter Stem Module）\index{Porter Stem Module}。该模型在``绝对''匹配结果的基础上，对尚未对齐的单词进行基于词干的匹配，只需机器译文端单词与参考答案端单词的词干相同即可，如上文中的``do''和``did''。对于图\ref{fig:4-3}的结果，再使用``波特词干'' 匹配模型，结果如下：

%----------------------------------------------
\begin{figure}[htp]
    \centering
	\input{./Chapter4/Figures/match-words-with-stem}
    \caption{同词干匹配词对齐}
    \label{fig:4-4}
\end{figure}
%----------------------------------------------

\vspace{0.5em}
\item {\small\sffamily\bfseries{``同义词''匹配模型}}\index{``同义词''匹配模型}（WN synonymy module）\index{WN Synonymy Module}。该模型在前两个模型匹配结果的基础上，对尚未对齐的单词进行同义词的匹配，即基于WordNet词典匹配机器译文与参考答案中的同义词。如上例中的``eat''和``have''。

%----------------------------------------------
\begin{figure}[htp]
    \centering
    \input{./Chapter4/Figures/synonym-matching-word-alignment}
    \caption{同义词匹配词对齐}
    \label{fig:4-5}
\end{figure}
%----------------------------------------------

\vspace{0.5em}
\end{itemize}

\parinterval 经过上面的处理，可以得到若干对机器译文与参考答案的对齐关系，下一步需要从中确定一个拥有最大的子集的对齐关系（即机器译文中被对齐的单词个数最多的对齐关系）。但是在上例中的两种对齐关系子集基数相同，这种情况下，需要选择一个对齐关系中交叉现象出现最少的对齐关系。于是，最终的对齐关系如图\ref{fig:4-6}所示：

%----------------------------------------------
\begin{figure}[htp]
    \centering
	\input{./Chapter4/Figures/determine-final-word-alignment}
   	\caption{确定最终词对齐}
  	 \label{fig:4-6}
\end{figure}
%----------------------------------------------

\parinterval （2）在得到机器译文与参考答案的对齐关系后，需要基于对齐关系计算准确率和召回率。

\parinterval 准确率：机器译文中命中单词与机器译文单词总数的比值。即：
\begin{eqnarray}
\mathrm P = \frac {\rm{Count}_{hit}}{\rm{Count}_{candidate}}
\label{eq:4-8}
\end{eqnarray}

\parinterval 召回率：机器译文中命中单词个数与参考答案单词总数的比值。即：
\begin{eqnarray}
\mathrm R = \frac {\rm{Count}_{hit}}{\rm{Count}_{reference}}
\label{eq:4-9}
\end{eqnarray}

\parinterval 接下来，计算机器译文的得分。利用{\small\sffamily\bfseries{调和均值}}\index{调和均值}（Harmonic-mean）\index{Harmonic-mean}将准确率和召回率结合起来，并加大召回率的重要性将其权重调大，例如将召回率的权重设置为9：
\begin{eqnarray}
\rm F_{mean} = \frac {\rm 10PR}{\rm{R+9P}}
\label{eq:4-10}
\end{eqnarray}

\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。为了将语序问题纳入道评价内容中，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\ref{eq:4-11}，其中$\rm Count_{chunks}$表示匹配的块数。
\begin{eqnarray}
\rm P = 0.5*{\left({\frac{\rm Count_{chunks}}{\rm Count_{hit}}} \right)^3}
\label{eq:4-11}
\end{eqnarray}

\parinterval Meteor评价方法的最终评分为：
\begin{eqnarray}
\rm score = {F_{mean}}*(1 - P)
\label{eq:4-12}
\end{eqnarray}

\parinterval Meteor方法也是目前使用最广泛的自动评价方法之一，它的创新点之一在于引入了词干匹配和同义词匹配，扩大了词汇匹配的范围。Meteor方法被提出后，很多人尝试对其进行了改进，使其评价结果与人工评价结果更相近。例如Meteor-next在Meteor的基础上增加{\small\sffamily\bfseries{释义匹配器}}\index{释义匹配器}（Paraphrase Matcher）\index{Paraphrase Matcher}，利用该匹配器能够捕获机器译文中与参考答案意思相近的短语，从而在短语层面进行匹配。此外这种方法还引入了{\small\sffamily\bfseries{可调权值向量}}\index{可调权值向量}（Tunable Weight Vector）\index{Tunable Weight Vector}，用于调节每个匹配类型的相应贡献\upcite{DBLP:conf/wmt/DenkowskiL10}；Meteor 1.3在Meteor的基础上增加了改进的{\small\sffamily\bfseries{文本规范器}}\index{文本规范器}（Meteor Normalizer）\index{Meteor Normalizer}、更高精度的释义匹配以及区分内容词和功能词等指标，其中文本规范器能够根据一些规范化规则，将机器译文中意义等价的标点减少到通用的形式。而区分内容词和功能词则能够得到更为准确地词汇对应关系\upcite{DBLP:conf/wmt/DenkowskiL11}；Meteor Universial则通过机器学习方法学习不同语言的可调权值，在对低资源语言进行评价时可对其进行复用，从而实现对低资源语言的译文更准确的评价\upcite{DBLP:conf/wmt/DenkowskiL14}。

\parinterval 由于召回率反映参考答案在何种程度上覆盖目标译文的全部内容，而Meteor在评价过程中显式引入召回率，所以Meteor的评价与人工评价更为接近。但Meteor方法需要借助同义词表、功能词表等外部数据，当外部数据中的目标词对应不正确或缺失相应的目标词时，评价水准就会降低。不仅如此，超参数的设置和使用，对于评分影响较大。

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\subsection{基于检测点的方法}

\parinterval 基于词串比对和词对齐的自动评价方法中提出的BLEU、TER 等评价指标可以对译文的整体质量进行评估，但是缺乏对具体问题的细致评价。很多情况下，研究人员需要知道系统是否能够处理特定类型的翻译问题，而不是得到一个笼统的评价结果。基于检测点的方法正是基于此想法\upcite{DBLP:journals/mt/Shiwen93}。基于检测点的评价的优点在于对机器翻译系统给出一个总体评价的同时针对系统在各个具体问题上的翻译能力进行评估，方便比较不同翻译模型的性能。这种方法也被多次用于机器翻译比赛的质量评测。

\parinterval 基于检测点的评价根据事先定义好的语言学检测点对译文的相应部分进行打分。如下是几个英中翻译中的检测点实例：

\begin{example}
They got up at six this morning.

\qquad\ \ \ 他们今天早晨六点钟起床。

\qquad\ \ \ 检测点：时间词的顺序
\label{eg:4-3}
\end{example}

\begin{example}
There are nine cows on the farm.

\qquad\ \ \ 农场里有九头牛。

\qquad\ \ \ 检测点：量词``头''
\label{eg:4-4}
\end{example}

\begin{example}
His house is on the south bank of the river.

\qquad\ \ \ 他的房子在河的南岸。

\qquad\ \ \ We keep our money in a bank.

\qquad\ \ \ 我们在一家银行存钱。

\qquad\ \ \ 检测点：bank 的多义翻译
\label{eg:4-5}
\end{example}

\parinterval 该方法的关键在于检测点的获取，有工作曾提出一种从平行双语句子中自动提取检查点的方法\upcite{DBLP:conf/coling/ZhouWLLZZ08}，借助大量的双语词对齐平行语料，利用自然语言处理工具对其进行词性标注、依存分析、成分分析等处理，利用预先构建的人工词典和人为定义的规则，识别语料中不同类别的检查点，从而构建检查点数据库。其中，将检查点分别设计为单词级（如介词、歧义词等）、短语级（如固定搭配）、句子级（特殊句型、复合句型等）三个层面，在对机器翻译系统进行评价时，在检查点数据库中分别选取不同类别检查点对应的测试数据进行测试，从而了解机器翻译系统在各种重要语言现象方面的翻译能力。除此之外，这种方法也能应用于机器翻译系统之间的性能比较中，通过为各个检查点分配合理的权重，用翻译系统在各个检查点得分的加权平均作为系统得分，从而对机器翻译系统的整体水平作出评价。

\parinterval 基于检测点的评价方法的意义在于，它并不是简单给出一个分数，反而更像是一种诊断型评估方法，能够帮助系统研发人员定位系统问题。因此这类方法更多地使用在对机器翻译系统的翻译能力进行分析上，是对BLEU 等整体评价指标的一种很好的补充。

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\subsection{多策略融合的评价方法}\label{Evaluation method of Multi Strategy fusion}

\parinterval 前面介绍的几种自动评价方法中，大多是从某个单一的角度比对机器译文与参考答案之间的相似度，例如BLEU更关注$n$-gram是否命中、Meteor更关注机器译文与参考答案之间的词对齐信息、WER、PER与TER等方法只关注机器译文与参考译文之间的编辑距离，此外还有一些并不常见的自动评价方法比较关注机器译文和参考译文在语法、句法方面的相似度。但无一例外的是，每种自动评价的关注点都是单一的，无法对译文质量进行全面、综合的评价。为了克服这种限制，研究人员们提出了一些基于多策略融合的译文质量评估方法，以期提高自动评价方法与人工评价方法的结果一致性。

\parinterval 基于策略融合的自动评价方法往往会将多个基于词汇、句法和语义的自动评价方法融合在内，其中比较核心的问题是如何将多个评价方法进行合理地组合。目前提出的方法中颇具代表性的是使用参数化方式和非参数化方式对多种自动评价方法进行筛选和组合。

\parinterval 参数化组合方法的实现主要有两种方式：一种方式是广泛使用不同的译文质量评价作为特征，借助回归算法实现多种评价策略的融合\upcite{DBLP:conf/acl/AlbrechtH07a,DBLP:conf/acl/AlbrechtH07}；另一种方式则是对各种译文质量评价方法的结果进行加权求和，并借助机器学习算法更新内部的权重参数，从而实现多种评价策略的融合\upcite{DBLP:conf/naacl/LiuG07}。

\parinterval 非参数化组合方法的思想与贪心算法异曲同工：将多个自动评价方法以与人工评价的相关度为标准进行降序排列，依次尝试将其加入最优策略集合中，如果能提高最优策略集合的``性能''，则将该自动评价方法加入最优策略集合中，否则不加入。其中最优策略集合的``性能''用QUEEN定义\upcite{DBLP:conf/ijcnlp/GimenezM08}。该方法是首次尝试使用非参数的组合方式将多种自动评价方法进行融合，也不可避免的存在一些瑕疵。一方面在评价最优策略集合性能时，对于一个源文需要至少三个参考答案；另一方面，这种``贪心''的组合策略很有可能会得到局部最优的组合。

\parinterval 与单一的译文评价方法相比，多策略融合的评价方法能够对机器译文从多角度进行综合评价，这显然是一个模拟人工评价的过程，因而多策略融合的评价结果也与人工评价结果更加接近。但是对于不同的语言，多策略融合的评价方法需要不断调整最优策略集合或是调整组合方法内部的参数才能达到最佳的评价效果，这个过程势必要比单一的自动评价方法更繁琐些。

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\subsection{译文多样性}

\parinterval 在自然语言中，由于句子的灵活排序和大量同义词的存在，导致同一个源语言句子可能对应几百个合理的目标语言译文，甚至更多。然而上文提到的几种人工评价仅仅比较机器译文与有限数量的参考答案之间的差距，得出的评价结果往往会低估了机器译文的质量。为了改变这种窘况，比较直观的想法是增大参考答案集或是直接比较机器译文与参考答案在词法、句法和语义等方面的差距。

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\subsubsection{1.增大参考答案集}

\parinterval BLUE、Meteor、TER等自动评价方法的结果往往与人工评价结果存在差距，其主要原因是这些自动评价方法往往通过直接比对机器译文与有限的参考答案之间的``外在差异''，由于参考答案集可覆盖的人类译文数量过少，当机器译文本来十分合理但却未被包含在参考答案集中时，就会将其质量过分低估。

\parinterval HyTER是2012年被提出的一种自动评价方法，它致力于得到所有可能译文的紧凑编码，从而实现自动评价过程中访问所有合理译文\upcite{DBLP:conf/naacl/DreyerM12}。这种评价方法的原理非常简单直观：

\begin{itemize}
\vspace{0.5em}
\item 通过注释工具标记出一个短语的所有备选含义（同义词）并存储在一起作为一个同义单元。可以认为每个同义单元表达了一个语义概念。在生成参考答案时，可以通过对某参考答案中的短语用同义单元进行替换生成一个新的参考答案。例如，将中文句子``对国足的支持率接近于0''翻译为英文，同义单元有以下几种：

\noindent [THE-SUPPORT-RATE]：

\parinterval <the level of approval; the approval level; the approval rate ; the support rate>

\noindent [CLOSE-TO]：

\parinterval <close to; about equal to; practically>
\vspace{0.5em}
\item 通过已有同义单元和附加单词的组合用于覆盖更大的语言片段。在生成参考答案时就是采用这种方式不断覆盖更大的语言片段，直到将所有可能的参考答案覆盖进去。例如可以将短语[THE-SUPPORT-RATE]与``national football team''组合为``[THE-SUPPORT-RATE] for national football team''。
\vspace{0.5em}
\item 利用同义单元的组合将所有所有合理的人类译文都编码出来。中文句子``对国足的支持率接近于0''翻译为英文，其可能的参考答案被编码成：
\vspace{0.5em}
\end{itemize}

%----------------------------------------------
\begin{figure}[htp]
    \centering
	\input{./Chapter4/Figures/representation-of-reference-answer-set-in-hyter}
   \caption{HyTER中参考答案集的表示方式}
   \label{fig:4-7}
\end{figure}
%----------------------------------------------

\parinterval 从上面的例子中可以看出，HyTER方法通过构造同义单元的方式，可以列举出译文中每个片段的所有可能的表达方式，从而增大参考答案的数量，上例中的每一条路径都代表一个参考答案。但是这种对参考答案集的编码方式存在问题，同义单元之间的组合往往存在一定的限制关系\upcite{DBLP:conf/tsd/BojarMTZ13}，使用HyTER方法会导致参考答案集中包含有错误的参考答案。

\begin{example}
将中文``市政府批准了一项新规定''分别翻译为英语和捷克语，使用HyTER构造的参考答案集如下图所示：
\label{eg:4-6}
\end{example}

%----------------------------------------------
\begin{figure}[htp]
    \centering
\subfigure[英语参考答案集表示]{\input{./Chapter4/Figures/representation-of-english-reference-answer-set}}
\subfigure[捷克语参考答案集表示]{\input{./Chapter4/Figures/representation-of-czech-reference-answer-set}}
   \caption{使用HyTER构造的参考答案集}
   \label{fig:4-8}
\end{figure}
%----------------------------------------------

\parinterval 但是在捷克语中主语``městská rada''或是``zastupitelstvo města''的性别必须由动词来反映，那么上述捷克语的参考答案集中有部分存在语法错误。为了避免此类现象的出现，研究人员在同义单元中加入了将同义单元组合在一起必须满足的限制条件\upcite{DBLP:conf/tsd/BojarMTZ13}，从而在增大参考答案集地同时确保了每个参考答案的准确性

\parinterval 将参考答案集扩大后，可以继续沿用BLEU或NIST等基于$n$元语法的方法进行自动评价，但是传统方法往往会忽略多重参考答案中的重复信息，于是对每个$n$元语法进行加权的自动评价方法被提出\upcite{DBLP:conf/eamt/QinS15}。该方法根据每个$n$元语法单元的长度、在参考答案集中出现的频率、被虚词（如``the''``by''``a''等）分开后的分散度等方面，确定其在计算最终分数时所占的权重。以BLEU方法为例，原分数计算方式如公式13所示：
\begin{eqnarray}
\mathrm {BLEU} &=& \mathrm {BP} \cdot {\rm{exp}}(\sum\limits_{i = 1}^N {{w_n} \cdot {{{\mathop{\rm log}\nolimits} }\mathrm{P}_n}} )
\label{eq:4-13}\\
\mathrm{BLEU} &=& \mathrm {BP} \cdot {\rm{exp}}(\sum\limits_{i = 1}^N {{w_n} \cdot \log (\mathrm{S}_n \times \mathrm{P}_n} ))
\label{eq:4-14}\\
\mathrm{S}_n &=& \mathrm{Ngram_{diver}} \times \log (n + \frac{M}{\rm{Count_{ref}}})
\label{eq:4-15}
\end{eqnarray}

\parinterval 本方法分数的计算方法见公式\ref{eq:4-14}，其中$\mathrm{S}_n$即为为某个$n$元语法单元分配的权重，计算方式见公式\ref{eq:4-15}，公式中$n$为语法单语的长度，$M$为参考答案集中出现该$n$元语法单元的参考答案数量，$\rm{Count_{ref}}$为参考答案集大小。$\mathrm{Ngram_{diver}}$为该$n$元语法单元的分散度，用$n$元语法单元种类数量与语法单元总数的比值计算。

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\subsubsection{2.利用分布式表示进行质量评价}

\parinterval 2003年，在自然语言处理的神经语言建模任务中引入了词嵌入技术，其思想是把每个单词映射为多维实数空间中的一个点（具体表现为一个实数向量），这种技术也被称作单词的分布式表示。在这项技术中，研究人员们发现单词之间的关系可以通过空间的几何性质进行刻画，意义相近的单词之间的欧式距离也十分相近。（单词分布式表示的具体内容，将在书的{\chapternine}详细介绍，在此不再赘述。）

\parinterval 受词嵌入技术的启发，研究人员尝试借助参考答案和机器译文的分布式表示来进行译文质量评价，为译文质量评价提供了新思路。在自然语言的上下文中，表示是与每个单词、句子或文档相关联的数学对象。这个对象通常是一个向量，其中每个元素的值在某种程度上描述了相关单词、句子或文档的语义或句法属性。{\small\sffamily\bfseries{分布式表示评价度量}}\index{分布式表示评价度量}（Distributed Representations Evaluation Metrics，DREEM）\index{Distributed Representations Evaluation Metrics}将单词或句子的分布式表示映射到连续的低维空间，发现在该空间中，具有相似句法和语义属性的单词彼此接近\upcite{DBLP:journals/jmlr/BengioDVJ03,DBLP:conf/emnlp/SocherPHNM11,DBLP:conf/emnlp/SocherPWCMNP13}，证明了利用分布式表示实现译文质量评估的可行性。

\parinterval 在该类方法中，分布式表示的选取是一个十分关键的问题，理想的情况下，分布式表示应该涵盖句子在词汇、句法、语法、语义、依存关系等各个方面的信息。目前常见的分布式表示方式如表\ref{tab:4-2}所示。除此之外，还可以通过词袋模型、循环神经网路、卷积神经网络、深层平均网络\upcite{iyyer-etal-2015-deep}、Quick-Thought模型\upcite{DBLP:conf/iclr/LogeswaranL18}等将词向量表示转换为句子向量表示。

\begin{table}[htp]{
\begin{center}
\caption{常见的单词及句子分布表示}
{
\begin{tabular}{l|l}
单词分布表示 & 句子分布表示 \\
\hline
\rule{0pt}{10pt} One-hot词向量 & RAE编码\upcite{DBLP:conf/emnlp/SocherPHNM11} \\
\rule{0pt}{10pt} Word2Vec词向量\upcite{DBLP:journals/corr/abs-1301-3781} & Doc2Vec向量\upcite{DBLP:conf/icml/LeM14}  \\
\rule{0pt}{10pt} Prob-fasttext词向量\upcite{DBLP:conf/acl/AthiwaratkunW17} & ELMO预训练句子表示\upcite{DBLP:conf/naacl/PetersNIGCLZ18} \\
\rule{0pt}{10pt} GloVe词向量\upcite{DBLP:conf/emnlp/PenningtonSM14} & GPT句子表示\upcite{radford2018improving} \\
\rule{0pt}{10pt} ELMO预训练词向量\upcite{DBLP:conf/naacl/PetersNIGCLZ18} & BERT预训练句子表示\upcite{DBLP:conf/naacl/DevlinCLT19} \\
\rule{0pt}{10pt} BERT预训练词向量\upcite{DBLP:conf/naacl/DevlinCLT19} & Skip-thought向量\upcite{DBLP:conf/nips/KirosZSZUTF15} \\
\end{tabular}
\label{tab:4-2}
}
\end{center}
}\end{table}

\parinterval DREEM方法中选取了能够反映句子中使用的特定词汇的One-hot向量、能够反映词汇信息的词嵌入向量\upcite{DBLP:journals/jmlr/BengioDVJ03}、能够反映句子的合成语义信息的{\small\sffamily\bfseries{递归自动编码}}\index{递归自动编码}（Recursive Autoencoder Embedding, RAE）\index{Recursive Autoencoder Embedding}，这三种表示级联在一起，最终形成句子的向量表示。在得到机器译文和参考答案的上述分布式表示后，利用余弦相似度和长度惩罚对机器译文质量进行评价。机器译文$t$和参考答案$r$之间的相似度如公式\ref{eq:4-16}所示，其中${v_i}(t)$和${v_i}(r)$分别是机器译文和参考答案的向量表示中的第$i$个元素，$N$是向量表示的维度大小。
\begin{eqnarray}
\mathrm {cos}(t,r) = \frac{{\sum\limits_{i = 1}^N {{v_i}(t) \cdot {v_i}(r)} }}{{\sqrt {\sum\limits_{i = 1}^N {v_i^2(t)} } \sqrt {\sum\limits_{i = 1}^N {v_i^2(r)} } }}
\label{eq:4-16}
\end{eqnarray}

\parinterval 在此基础上，DREEM方法还引入了长度惩罚项，对与参考答案长度相差太多的机器译文进行惩罚，长度惩罚项如公式\ref{eq:4-17}所示，其中${l_t}$和${l_r}$分别是机器译文和参考答案长度：
\begin{eqnarray}
\mathrm{BP} = \left\{ \begin{array}{l}
\exp (1 - {{{l_r}} \mathord{\left/
 {\vphantom {{{l_r}} {{l_t}}}} \right.
 \kern-\nulldelimiterspace} {{l_t}}})\quad {l_t} < {l_r}\\
\exp (1 - {{{l_t}} \mathord{\left/
 {\vphantom {{{l_t}} {{l_r}}}} \right.
 \kern-\nulldelimiterspace} {{l_r}}})\quad {l_t} \ge {l_r}
\end{array} \right.
\label{eq:4-17}
\end{eqnarray}

\parinterval 机器译文的最终得分如下，其中$\alpha$是一个需要手动设置的参数：
\begin{eqnarray}
\mathrm{score}(t,r) = \mathrm{cos}{^\alpha }(t,r) \times \mathrm{BP}
\label{eq:4-18}
\end{eqnarray}
\parinterval 与传统自动评价方法中对机器译文与参考答案的外在的词汇或是$n$元语法单元进行比较不同，该方法观察到的不只是单词的多余、缺少、乱序等问题，还可以从句法、语义等更深层的内容对两者进行相似度对比。此方法在译文质量评价方面的成功，也鼓励了更多研究人员利用分布式表示方法进行译文质量评价。

\parinterval 在DREEM方法取得成功后，基于词嵌入的词对齐自动评价方法被提出\upcite{DBLP:journals/corr/MatsuoKS17}，该方法中先得到机器译文与参考答案的词对齐关系后，通过平均对齐关系$x_i$和$y_i$中两者的词嵌入相似度来计算机器译文与参考答案的相似度，具体见公式\ref{eq:4-19}，其中$x$是机器译文，$y$是参考答案，函数$\varphi(\cdot)$用来计算对齐关系$x_i$和$y_i$的相似度。
\begin{eqnarray}
\mathrm{ASS}(x,y) = \frac{1}{{\left| x \right|\left| y \right|}}\sum\limits_{i = 1}^{\left| x \right|} {\sum\limits_{j = 1}^{\left| y \right|} {\varphi ({x_i},{y_j})} }
\label{eq:4-19}
\end{eqnarray}

\parinterval 此外，将分布式表示与相对排序融合也是一个很有趣的想法\upcite{DBLP:journals/csl/GuzmanJMN17}，在这个尝试中，研究人员利用分布式表示提取参考答案和多个机器译文中的句法信息和语义信息，利用神经网络模型对多个机器译文进行排序。

\parinterval 在基于分布式表示的这类译文质量评价方法中，译文和参考答案的所有词汇信息和句法语义信息都被包含在句子的分布式表示中，克服了单一参考答案的限制。但是同时也带来了新的问题，一方面将句子转化成分布式表示使评价过程变得不太直观，另一方面该类评价方法的优劣与分布式表示的选取息息相关，为了获得与人工评价更相关的评价效果，分布式表示的选取和组合方式还需要进一步的研究。

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\subsection{自动评价与人工评价的相关性}

\parinterval {\small\sffamily\bfseries{相关性}}\index{相关性}（Correlation）\index{Correlation}是统计学中的概念，当两个变量之间存在密切的依赖或制约关系，但却无法确切地表示时，可以认为两个变量之间存在``相关关系''，并往往用``相关性''作为衡量关系密切程度的标准\upcite{pearson1920notes}。对于相关关系，虽然无法求解两个变量之间确定的函数关系，但是通过大量的观测数据，能够发现变量之间存在的统计规律性，而``相关性''也同样可以利用统计手段获取。

\parinterval 在机器译文质量评价工作中，相比人工评价，有参考答案的自动评价具有效率、成本低的优点，因而广受机器翻译系统研发人员青睐。在这种情况下，自动评价结果的可信度一般取决于它们与可靠的人工评价之间的相关性。随着越来越多有参考答案的自动评价方法的提出，``与人工评价之间的相关性''也被视为衡量一种新的自动评价方法是否可靠的衡量标准。

\parinterval 很多研究工作中都曾对BLEU、NIST等有参考答案的自动评价与人工评价的相关性进行研究和讨论，其中也有很多工作对``相关性''的统计过程作过比较详细的阐述。在``相关性''的统计过程中，一般是分别利用人工评价方法和某种有参考答案的自动评价方法对若干个机器翻译系统的输出进行等级评价\upcite{coughlin2003correlating}或是相对排序\upcite{popescu2003experiment}，从而对比两种评价手段的评价结果是否一致。该过程中的几个关键问题会可能会对最终结果产生影响。

\begin{itemize}
\vspace{0.5em}
\item {\small\sffamily\bfseries{源语言句子的选择。}}。由于机器翻译系统一般以单句作为翻译单元，因而评价过程中涉及的源语言句子是脱离上下文语境的单句\upcite{coughlin2003correlating}。
\vspace{0.5em}
\item {\small\sffamily\bfseries{人工评估结果的产生}}。人工评价过程中采用只提供标准高质量参考答案的单语评价方法，由多位评委对译文质量做出评价后进行平均作为最终的人工评价结果\upcite{coughlin2003correlating}。
\vspace{0.5em}
\item {\small\sffamily\bfseries{自动评价中参考答案的数量}}。在有参考答案的自动评价过程中，为了使评价结果更加准确，一般会设置多个参考答案。参考答案数量的设置会对自动评价与人工评价的相关性产生影响，也有很多工作对此进行了研究。例如人们发现有参考答案的自动评价方法在区分人类翻译和机器翻译时，设置4个参考答案的区分效果远远高于2个参考答案\upcite{culy2003limits}；也有人曾专注于研究怎样设置参考答案数量能够产生最高的相关性\upcite{finch2004using}。
\vspace{0.5em}
\item {\small\sffamily\bfseries{自动评价中参考答案的质量}}。从直觉上，自动评价中参考答案的质量一般会影响最终的评价结果，从而对相关性的计算产生影响。然而，有相关实验表明，只要参考答案的质量不是过分低劣，很多情况下自动评价都能得到相同的评价结果\upcite{DBLP:conf/coling/HamonM08}。
\vspace{0.5em}
\end{itemize}

\parinterval 目前在机器译文质量评价的领域中，有很多研究工作尝试比较各种有参考答案的自动评价方法（主要以BLEU、NIST等基于$n$元语法的方法为主）与人工评价方法的相关性。整体来看，这些方法与人工评价具有一定的相关性，自动评价结果能够较好地翻译译文质量\upcite{coughlin2003correlating}\upcite{doddington2002automatic}。

\parinterval 但是也有相关研究指出，不应该对有参考答案的自动评价方法过于乐观，而应该存谨慎态度，因为目前的自动评价方法对于流利度的评价并不可靠，同时参考答案的体裁和风格往往会对自动评价结果产生很大影响\upcite{culy2003limits}。同时，有研究者提出，在机器翻译研究过程中，忽略实际的示例翻译而仅仅通过BLEU等自动评价方式得分的提高来表明机器翻译质量的提高是不可取的，因为BLEU的提高并不足以反映翻译质量的真正提高，而在另一些情况下，为了实现翻译质量的显著提高，并不需要提高BLEU\upcite{callison2006re}。

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\sectionnewpage
\section{无参考答案的自动评价}

\parinterval 无参考答案自动评价在机器翻译领域又被称作{\small\sffamily\bfseries{质量评估}}\index{质量评估}（Quality Estimation，\\QE）\index{Quality Estimation，QE}。与传统的译文质量评价方法不同，质量评估旨在不参照标准译文的情况下，对机器翻译系统的输出在单词、短语、句子、文档等各个层次进行评价，于是在质量评估这个任务的基础上衍生出了单词级质量评估、短语级质量评估、句子级质量评估和文档级质量评估几种相关任务。

\parinterval 人们对于无参考答案自动评价的需求大多来源于机器翻译的实际应用。例如，在机器翻译的译后编辑过程中，译员不仅仅希望了解机器翻译系统的整体翻译质量，还需要了解该系统在某个句子上的表现如何：该机器译文的质量是否很差？需要修改的内容有多少？是否值得进行后编辑？这时，译员更加关注系统在单个数据点上（比如一段话）的可信度而非系统在测试数据集上的平均质量。这时，太多的人工介入就无法保证使用机器翻译所带来的高效性，因此在机器翻译输出译文的同时，需要质量评估系统给出对译文质量的预估结果。这些需求也促使研究人员在质量评估问题上投入了更多的研究力量。包括WMT、CCMT等知名机器翻译评测中也都设置了相关任务，受到了业界的认可。

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\subsection{质量评估任务}

\parinterval 质量评估任务本质上是通过预测一个能够反映评价单元的质量标签，在各个层次上对译文进行质量评价。在上文中已经提到，质量评估任务通常被划分为单词级、短语级、句子级和文档级，在接下来的内容中，将对各个级别的任务进行更加详细的介绍。

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\subsubsection{1.单词级质量评估}

\parinterval 机器翻译系统在翻译某个句子时，会出现各种类型的错误，这些错误多是一些单词翻译问题，例如单词出现歧义、单词漏译、单词错译、词形转化错误等等。单词级质量评价以单词为评估单元，目的是确定译文句子中每个单词的所在位置是否存在翻译错误和单词漏译现象。

\parinterval 单词级质量评估任务可以被定义为：参照源语言句子，以单词为评价单位，自动标记出机器译文中的错误。其中的``错误''包括单词错译、单词词形错误、单词漏译等。在单词级质量评估任务中，输入是机器译文和源语言句子，输出是一系列标签序列，即图\ref{fig:4-11}中的Source tags、MT tags、Gap tags，标签序列中的每个标签对应翻译中的每个单词（或其间隙），并表明该位置是否出现错误。

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\begin{figure}[htp]
    \centering
	\input{./Chapter4/Figures/schematic-diagram-of-word-level-quality-assessment-task}
   \caption{单词级质量评估任务示意图}
   \label{fig:4-11}
\end{figure}
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\parinterval 下面以实例\ref{eg:4-7}为例介绍该任务的具体内容，在实例\ref{eg:4-7}中加入后编辑结果是方便读者理解任务内容，实际上质量评估任务在预测质量标签时并不依赖后编辑结果：

\begin{example}
单词级质量评估任务

源句：The Sharpen tool sharpens areas in an imag.（英语）

机器译文：Mit dem Scharfzeichner können Sie einzelne Bereiche in einem Bild 

scharfzeichnen.（德语）

后编辑结果：Der Schärfen-Werkezug Bereiche in einem Bild Schärfer erscheint.

（德语）
\label{eg:4-7}
\end{example}

\parinterval 单词级质量评估主要通过以下三类错误评价译文好坏：

\begin{itemize}
\vspace{0.5em}
\item {\small\sffamily\bfseries{找出译文中翻译错误的单词}}。单词级质量评估任务要求预测一个与译文等长的质量标签序列，该标签序列反映译文端的每个单词是否能够准确表达出其对应的源端单词的含义，若是可以，则标签为``OK''，反之则为``BAD''。图\ref{fig:4-11}中的连线表示单词之间的对齐关系，图\ref{fig:4-11}中的MT tags即为该过程中需要预测的质量标签序列。
\vspace{0.5em}
\item {\small\sffamily\bfseries{找出源文中导致翻译错误的单词}}。单词级质量评估任务还要求预测一个与源文等长的质量标签序列，该标签序列反映源文端的每个单词是否会导致本次翻译出现错误，若是不会，则标签为``OK''，反之则为``BAD''。图\ref{fig:4-11}中的Source tags即为该过程中的质量标签序列。在实际实现中，质量评估系统往往先预测译文端的质量标签序列，并根据源文与译文之间的对齐关系，推测源端的质量标签序列。
\vspace{0.5em}
\item {\small\sffamily\bfseries{找出在翻译句子时出现漏译现象的位置}}。单词级质量评估任务同时也要求预测一个能够捕捉到漏译现象的质量标签序列，在译文端单词的两侧位置进行预测，若某位置未出现漏译，则该位置的质量标签为``OK''，否则为``BAD''。图\ref{fig:4-11}中的Gap tags即为该过程中的质量标签序列。为了检测句子翻译中的漏译现象，需要在译文中标记缺口，即译文中的每个单词两边都各有一个``GAP''标记，如图\ref{fig:4-11}所示。
\vspace{0.5em}
\end{itemize}

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\subsubsection{2.短语级质量评估}

\parinterval 短语级质量评估可以看做是单词级质量评估任务的扩展：机器翻译系统引发的错误往往都是相互关联的，解码过程中某个单词出错会导致更多的错误，特别是在其局部上下文当中，以单词的``局部上下文''为基本单元进行指令评估即为短语级质量评估。

\parinterval 短语级质量评估与单词级质量评估类似，其目标是找出短语中翻译错误、短语内部语序问题及漏译问题。短语级质量评估任务可以被定义为：以若干个连续单词组成的短语为基本评估单位，参照源语言句子，自动标记出短语内部短语错误以及短语之间的是否存在漏译。其中的短语错误包括短语内部单词的错译和漏译、短语内部单词的语序错误，而漏译问题则特指短语之间的漏译错误。在短语级质量评估任务中，输入是机器译文和源语言句子，输出是一系列标签序列，即图\ref{fig:4-12}中的Phrase-target tags、Gap tags，标签序列中的每个标签对应翻译中的每个单词，并表明该位置是否出现错误。

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\begin{figure}[htp]
    \centering
	\input{./Chapter4/Figures/schematic-diagram-of-phrase-level-quality assessment-task}
   \caption{短语级质量评估任务示意图}
   \label{fig:4-12}
\end{figure}
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\parinterval 下面以实例\ref{eg:4-8}为例介绍该任务的具体内容：

\begin{example}
短语级质量评估任务

源句：Bei Patienten mit || eingeschränkter Nierenfunktion kann || Insulinabbaus || 

\hspace{3em}der Insulinbedarf || infolge des || verminderten || verringert sein . （德语）

机器译文：In patients with || renal impairment , insulin requirements may || be || 

\hspace{5em}diminished || due to || reduced || . （英语）
\label{eg:4-8}
\end{example}

\parinterval 短语级质量评估任务主要通过以下两类类错误评价译文好坏：

\begin{itemize}
\vspace{0.5em}
\item 找出译文中翻译错误的短语。要求预测出一个能够捕捉短语内部单词翻译错误、单词漏译以及单词顺序错误的标签序列。该序列中每个标签都对应着一个短语，若是短语不存在任何错误，则标签为``OK''；若是短语内部存在单词翻译错误和单词漏译，则标签为``BAD''；若短语内部的单词顺序存在问题，则标签为``BAD\_word\_order''。图\ref{fig:4-12}中的连线表示单词之间的对齐关系，蓝色虚线框标出了每个短语的范围，图\ref{fig:4-12}中的Phrase-target tags即为该过程中需要预测的质量标签序列。
\vspace{0.5em}
\item 找出译文中短语之间漏译错误。短语级质量评估任务同时也要求预测一个能够捕捉到短语间的漏译现象的质量标签序列，在译文端短语的两侧位置进行预测，若某位置未出现漏译，则该位置的质量标签为``OK''，否则为``BAD\_omission''。图\ref{fig:4-12}中的Gap tags即为该过程中的质量标签序列。
\vspace{0.5em}
\end{itemize}

\parinterval 为了检测句子翻译中的漏译现象，参与者也被要求在译文中短语之间标记缺口，即译文中的每对短语之间都有两个``GAP''标记，一个在短语前面，一个在短语后面，与单词级类似。

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\subsubsection{3.句子级质量评估}

\parinterval 迄今为止，质量评估的大部分工作都集中在句子层次的预测上，这是因为多数情况下机器翻译系统的处理都是逐句进行，系统用户也总是每次翻译一个句子或是以句子为单位组成的文本块（段落、文档等），因此以句子作为质量评估的基本单元是相当自然的。

\parinterval 句子级质量评估的目标是生成能够反映译文句子整体质量的质量标签——可以是离散型的表示某种质量等级的标签，也可以是连续型的基于评分的标签。虽然以不同的标准进行评估，同一个译文句子的质量标签可能有所不同，但可以肯定的是句子的最终质量绝不是句子中单词质量的简单累加。因为与词级的质量评估相比，句子级质量评估也会关注是否保留源句的语义、译文的语义是否连贯、译文中的单词顺序是否合理等因素。

\parinterval 句子级质量评估，顾名思义就是根据某种评价标准，通过建立模型来预测一个反映句子质量的标签。人们可以根据句子翻译的目的、后编辑的工作难度、是否达到发表要求或是是否能让非母语者读懂等各个角度、各个标准去设定句子级质量评估的标准。句子级质量评估任务的发展经历过下面几个阶段：

\begin{itemize}
\vspace{0.5em}
\item 区分``人工翻译''和``机器翻译''。在最初的工作中，研究人员试图训练一个能够区分人工翻译和机器翻译的二分类器完成句子级的质量评估\upcite{gamon2005sentence}，将被分类器判断为``人工翻译''的机器译文视为优秀的译文，将被分类器判断为``机器翻译''的机器译文视为较差的译文。一方面，这种评估方式不够直观，另一方面，这种评估方式并不十分合理，因为通过人工比对发现很多被判定为``机器翻译''的译文具有与人们期望的人类翻译相同的质量水平。
\vspace{0.5em}
\item 预测反映译文句子质量的``质量标签''。此后，研究人员们试图使用人工为机器译文分配能够反映译文质量的标签\upcite{DBLP:conf/lrec/Quirk04}，例如``不可接受''``一定程度上可接受''``可接受''``理想''等，同时将获取机器译文的质量标签作为句子级质量评估的任务目标。
\vspace{0.5em}
\item 预测译文句子的相对排名。当相对排序（详见4.2节）的译文评价方法被引入后，给出机器译文的相对排名成为句子级质量评估的任务目标。
\vspace{0.5em}
\item 预测译文句子的后编辑工作量。在最近的研究中，句子级地质量评估一直在探索各种类型的离散或连续的后编辑标签。例如，通过测量以秒为单位的后编辑时间对译文句子进行评分；通过测量预测后编辑过程所需的击键数对译文句子进行评分；通过计算{\small\sffamily\bfseries{人工译后编辑距离}}\index{人工译后编辑距离}（Human Translation Error Rate，HTER）\index{Human Translation Error Rate，HTER}，即在后编辑过程中编辑（插入/删除/替换）)数量与参考翻译长度的占比率对译文句子进行评分。HTER的计算公式为：
\vspace{0.5em}
\begin{eqnarray}
\rm{HTER}= \frac{\mbox{编辑操作数目}}{\mbox{翻译后编辑结果长度}}
\label{eq:4-20}
\end{eqnarray}

\parinterval 这种质量评估方式往往以单词级质量评估为基础，在其结果的基础上进行计算。以实例\ref{eg:4-7}中词级质量评估结果为例，与编辑后结果相比较，机器翻译译文中有四处漏译（``Mit''``können''``Sie''``einzelne''）、三处误译（``dem''``Scharfzeichner''\\``scharfzeichnen''分别被误译为``Der''``Schärfen-Werkezug''``Schärfer''）、一处多译（``erscheint''），因而需要进行4次插入操作、3次替换操作和1次删除操作，而最终译文长度为12，则有$\rm HTER=(4+3+1)/12=0.667$。需要注意的是，即便这种评估方式以单词级质量评估为基础，也不意味这句子级质量评估只是在单词级质量评估的结果上通过简单的计算来获得其得分，在实际研究中，常将其视为一个回归问题，利用大量数据学习其评分规则。
\vspace{0.5em}
\end{itemize}

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\subsubsection{4.文档级质量评估}

\parinterval 文档级质量评估的主要目的就是对机器翻译得到的译文文档进行打分。文档级质量评估中，``文档''这个术语很多时候并不单单指一整篇文档，而是指包含多个句子的文本，例如包含3到5个句子的段落或是像新闻文章一样的长文本。

\parinterval 传统的机器翻译任务中，往往以一个句子作为输入和翻译的单元，而忽略了文档中句子之间的联系，这可能会使文档的论述要素受到影响，最终导致整个文档的语义不连贯。如实例1所示，在第二句中``he''原本指代第一句中的``housewife''，这里出现了错误，但这种错误在句子级的质量评估中并不能被发现。

\begin{example}
文档级质量评估任务

Candidate： A {\red housewife} won the first prize in the supermarket's anniversary 

\hspace{5em}celebration.

Reference： A few days ago, {\red he} contacted the News Channel and said that the 

\hspace{5em}supermarket owner refused to give {\red him} the prize.
\label{eg:4-9}
\end{example}

\parinterval 在文档级质量评估中，有两种衡量文档译文的质量的方式：

\begin{itemize}
\vspace{0.5em}
\item 阅读理解测试得分情况。以往衡量文档译文质量的主要方法是采用理解测试\upcite{,DBLP:conf/icassp/JonesGSGHRW05}，即利用提前设计好的与文档相关的阅读理解题目（包括多项选择题类型和问答题类型）对母语为目标语言的多个测试者进行测试，将代表测试者在给定文档上的问卷中的所有问题所得到的分数作为质量标签。
\vspace{0.5em}
\item 两阶段后编辑工作量。 最近的研究工作中，多是采用对文档译文进行后编辑的工作量作为评价指标评估文档译文的质量，为了准确获取文档后编辑的工作量，两阶段后编辑方法被提出\upcite{DBLP:conf/eamt/ScartonZVGS15}，即第一阶段对文档中的句子单独在无语境情况下进行后编辑，第二阶段将所有句子重新合并成文档后再进行后编辑。两阶段中后编辑工作量的总和越多，意味着文档译文质量越差。
\vspace{0.5em}
\end{itemize}

\parinterval 在文档级质量评估任务中，需要对译文文档做一些更细粒度的注释，注释内容包括错误、错误类型和错误的严重程度，最终在注释的基础上对译文文档质量进行评估。

\parinterval 文档级质量评估与更细粒度的词级和句子级的质量评价相比更加复杂、更加难以实现。其难点之一在于文档级的质量评估过程中需要根据一些主观的质量标准去对文档进行评分，例如在注释的过程中，对于错误的严重程度并没有严格的界限和规定，只能靠评测人员主观判断，这就意味着随着出现主观偏差的注释的增多，文档级质量评估的参考价值会大打折扣。另一方面，根据所有注释（错误、错误类型及其严重程度）对整个文档进行评分本身就具有不合理性，因为译文中有些在抛开上下文环境的情况下可以并判定为``翻译的不错的''单词和句子，一旦被放在文档中的语境后就可能变得不合理，而某些在无语境条件下看起来翻译得``糟糕透了''的单词和句子，一旦被放在文档中的语境中可能会变得恰到好处。此外，构建一个质量评测模型势必需要大量的标注数据，而文档级质量评测所需要的带有注释的数据的获取代价相当高。

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\subsection{怎样构建质量评估模型}

\parinterval 不同于有参考答案的自动评价，质量评估任务中对译文质量进行评价需要更加``复杂''的计算方式。质量评估本质上是一个统计推断问题，即：如何根据以往得到的经验对从未见过的机器译文的质量做出预测。从这个角度说，质量评估和机器翻译问题一样，都需要设计模型进行求解，而不是像BLEU计算一样直接使用一两个指标性的公式就能得到结果。

\parinterval 实际上，质量评估的灵感最初来源于语音识别中的置信度评价，所以最初研究人员也尝试通过翻译模型中的后验概率来直接评价翻译质量\upcite{DBLP:conf/interspeech/FetterDR96}，然而仅仅依靠概率值作为评价标准显然是远远不够的，其效果也让人大失所望。直到2003年，质量评估被定义为一个有监督的预测类机器学习问题，此后，``使用机器学习算法从许多通过特征（或学习表示）描述的句子翻译示例中归纳模型''成为了处理质量评估问题的基本思路。

\parinterval 研究人员将质量评估模型的基本框架设计为两部分：

\parinterval（1）特征提取模块：用于在数据中提取能够反映翻译结果``质量''的特征。

\parinterval（2）质量评估模块：基于提取的特征，利用机器学习算法预测翻译结果``质量''。

\parinterval 特征提取模块主要提取四个方面的特征：从源文中提取复杂度特征、从机器译文中提取流畅度特征、借助机器翻译系统提取翻译置信度特征、比照源文和机器译文提取充分度特征。

\begin{itemize}
\vspace{0.5em}
\item 复杂度特征：反映了翻译一个源文的难易程度，翻译难度越大，译文质量低的可能性就越大。源文的形态句法信息最能反映源文的复杂度，例如源文的长度越长，源文往往越复杂；源文的句法树越宽、越深，源文往往越复杂，因为源句的句法树越深代表句子结构越复杂，源句的句法树越宽代表句子中各成分相互联系越多，正如图\ref{fig:4-13}所示；源文中定语从句的数量越多，源文往往更复杂。

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\begin{figure}[htp]
    \centering
	\subfigure[较浅较窄的句法书意味着较简单的句子结构]{\input{./Chapter4/Figures/a-shallow-and-narrow-grammar-means-a-simpler-sentence-structure}}
	\subfigure[较深较宽的语法树意味着更复杂的句子结构]{\input{./Chapter4/Figures/A-deeper-and-wider-grammar-tree-means-more-complex-sentence-structures}}
   \caption{句法树隐含着复杂度特征}
   \label{fig:4-13}
\end{figure}
%----------------------------------------------

\vspace{0.5em}
\item 流畅度特征：反映了译文的自然度、流畅度、语法合理程度。为了衡量译文的流畅度，往往需要借助大型目标语言语料库、语言模型和语法检查工具等。例如借助大型目标语料库和统计语言模型获取的译文3-gram语言模型概率、利用语法检查工具获取的译文语法正确性等等，这些数学性指标均可用来衡量译文的流畅度。
\vspace{0.5em}
\item 置信度特征：反映了机器翻译系统对输出的译文的置信程度。翻译系统解码过程中对应的译文的全局概率、最终$n$-best清单中翻译假设的数量、译文中的词语在$n$-best输出中的出现频率等指标都可以作为机器翻译提供的置信度特征用于质量评估。
\item 充分度特征：反映了源文和机器译文在不同语言层次上的密切程度或关联程度。比较常用的充分度特征包括源文和译文的长度比、源文和译文的词对齐信息、源文和译文表层结构（例如括号、数字、标点符号等）数量的绝对差异、源文和译文句法树的深度和宽度差异、源文和译文中命名实体数量的差异、源文和译文之间$n$元语法单元的匹配比例，此外，还可以用源文和译文的分布式表示衡量其间的相似性。由于源文和译文之间语言的不同，充分度特征是最难可靠提取的特征类型。
\vspace{0.5em}
\end{itemize}

\parinterval 随着深度学习技术的发展，目前比较常用的特征提取手段还包括利用神经网络模型自动提取质量特征，但由于这种方法的可解释性比较差，研究人员无法对该方法提取到的质量特征类型进行判断。

\parinterval 提取到质量特征之后，使用质量评估模块对译文质量进行预测。质量评估模型通常由分类算法或回归算法实现：

\begin{itemize}
\vspace{0.5em}
\item 句子级和文档级质量评估多由回归算法实现。由于在句子级和文档级的质量评估中，标签是使用连续数字表示的，因此回归算法是最合适的选择，其中最常用的算法有朴素贝叶斯、线性回归、支持向量机、脊回归、偏最小二乘法、随机森林算法等。
\vspace{0.5em}
\item 单词级和短语级质量评估多由分类算法实现。对于单词级质量评估任务中标记``OK''或``BAD''，这对应了经典的二分类问题，因此经常使用分类算法对其进行预测，自动分类算法在{\chapterthree}已经涉及，质量评估中直接使用成熟的分类器即可。
\vspace{0.5em}
\end{itemize}

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\subsection{质量评估的应用场景}

\parinterval 质量评估在过去十年中越来越受欢迎，这个现象在一些机器翻译领域之外的人看来非常令人费解，无论是人工评价方法还是自动评价方法都能够对机器译文质量进行评价从而衡量机器翻译系统的整体性能，无参考答案评价方法看起来似乎是没有存在的必要，但事实却并非如此。

\parinterval 传统的有参考答案的评价方式可以通过计算机器译文与参考答案之间的相似性用来评测机器翻译系统的整体性能，从而加快系统研发进程。与其相比，无需参考答案的质量评估是在无参考答案的情况下，直接对机器译文质量作出预测，这个课题的提出，其目的并不在于其``评价''功能而在于其``预测''功能。

\parinterval 大多数情况下参考答案的获取具有很大难度，因而质量评估比传统的有参考答案的自动评价方法更接近生产生活的实际情况，更适合被应用到生产实践和实时机器翻译场景中，为社会创造更多的实用价值和商业价值。下面将列举几个质量评估合理的应用场景：

\begin{itemize}
\vspace{0.5em}
\item 判断人工后编辑的工作量，辅助人工后编辑过程。人工后编辑工作中有两个不可避免的问题：待编辑的机器译文是否值得改、待编辑的机器译文需要修改哪里。对于一些质量较差的机器译文来说，人工重译远远比修改译文的效率高，后编辑人员可以借助质量评估模型提供的句子分数或是编辑距离这两个指标筛选出值得进行后编辑的机器译文，另一方面，质量评估模型可以为每条机器译文提供{错误内容、错误类型、错误严重程度}的注释，这些内容将帮助后编辑人员准确定位到需要修改的位置，同时在一定程度上提示后编辑人员采取何种修改策略，势必能大大减少后编辑的工作内容。
\vspace{0.5em}
\item 自动识别翻译错误，助力机器翻译后编辑工作完全自动化.质量评估模型和{\small\sffamily\bfseries{自动后编辑模型}}\index{自动后编辑模型}（Automatic Podt-Editing,APE）\index{Automatic Podt-Editing,APE}协同工作能够实现后编辑工作的自动化和流水化，提高日常工作效率，创造更多的经济效益：将机器翻译系统输出作为质量评估模型的输入，质量评估模型能够自动识别出机器译文中不准确、不流畅的现象，完成三方面内容：锁定错误出现的位置、识别错误类型、描述错误的严重程度。此后，自动后编辑模型将根据质量评估模型提供的错误提示，自动对译文中的错误进行修改，并生成$n$个最优的后编辑译文。质量评估模型此后将充当``评委''的角色，在最优后编辑译文列表中筛选出后编辑工作的最终输出。比较遗憾的是，目前自动后编辑模型的输出结果与人工后编辑结果相比仍存在一定的差距，在一些对译文准确性要求较高的场合仍需要人工后编辑的参与，但相信随着质量评估技术和自动后编辑技术的发展，后编辑工作的完全自动化在不远的将来必然可以实现。
\vspace{0.5em}
\item 多语言场景下，参与人机协同过程实现无语言障碍交流。在跨国性质的服务网站和社交网站这种典型的多语言场景下，质量评估模型将鼓励用户使用非母语语言进行交流。例如在某社交网站上，当一名英国用户尝试用自己并不熟练的德语对某个德国用户的言论发表评价时，质量评估模型可以提示该用户评论内容中存在的用词、语法等问题。或者该用户选择借助机器翻译系统将英文评论内容翻译为德文，质量评估模型可以对翻译内容进行评分，由用户根据评分的高低决定使用机器翻译系统输出的德文进行评论还是使用原本的英文进行评论；例如在某国际酒店的预定网站上，酒店经营者希望使用机器翻译系统将某些服务评价内容译为多种语言供顾客参考，使用质量评估模型后，可以筛选出更加准确流畅的评价译文对顾客进行公示。在大型国际会议现场，{\small\sffamily\bfseries{自动语音识别系统}}\index{自动语音识别系统}（Automatic Speech Recognition，ASR）\index{Automatic Speech Recognition，ASR}、{\small\sffamily\bfseries{机器翻译系统}}\index{机器翻译系统}（Machine Translation，MT）\index{Machine Translation，MT}和质量评估工具的相互配合，有望在未来取代随身翻译和国际会议现场的同声传译专业人员：ASR系统给出较为准确的语音识别结果，由几个高性能的MT系统对其进行翻译，产生若干翻译结果，使用质量评估工具对翻译结果进行质量评估，评分最高的译文作为整体输出。比较遗憾的是，目前语音识别和机器翻译的发展水平都并未达到会议级别的要求，所以以机器代替专业人员还需要很长一段时间。
\end{itemize}

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\section{小结及深入阅读}

\parinterval 译文的质量评价是机器翻译研究中不可或缺的环节。与其他任务不同，由于自然语言高度的歧义性和表达方式的多样性，机器翻译的参考答案本身就不唯一。此外，对译文准确、全面的评价准则很难制定，导致译文质量的自动评价变得异常艰难，因此其也成为了广受关注的研究课题。本章系统阐述了译文质量评估的研究现状和主要挑战。从人类参与程度和标注类型两个角度对译文质量评价中的经典方法进行介绍，其中对广受学界关注的无参考译文的质量评估问题从方法、模型、应用各个角度进行着重介绍，力求读者对领域内的热点内容有更加全面的了解。比较遗憾的是，由于篇幅限制笔者无法对译文评价的相关工作讲述得面面俱到，除了章节中的内容，还有很多研究问题值得关注：

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\item 基于句法和语义的机器译文质量自动评价方法。本章内容中介绍的自动评价多是基于表面字符串形式判定机器翻译结果和参考译文之间的相似度，而忽略了更抽象的语言层次的信息。基于句法和语义的机器译文质量自动评价方法在在评价度量标准中加入能反映句法信息\upcite{DBLP:conf/acl/LiuG05}和语义信息\upcite{DBLP:conf/wmt/GimenezM07a}的相关内容，通过比较机器译文与参考答案之间的句法相似度和语义等价性\upcite{DBLP:journals/mt/PadoCGJM09}，能够大大提高自动评价与人工评价之间的相关性。其中句法信息往往能够对机器译文流利度方面的评价起到促进作用\upcite{DBLP:conf/acl/LiuG05}，常见的句法信息包括语法成分\upcite{DBLP:conf/acl/LiuG05}、依赖关系\upcite{DBLP:conf/ssst/OwczarzakGW07}\upcite{DBLP:conf/wmt/OwczarzakGW07}\upcite{DBLP:conf/coling/YuWXJLL14}、句法结构\upcite{DBLP:conf/wmt/PopovicN09}等。语义信息则机器翻译的充分性评价更有帮助\upcite{DBLP:conf/acl/BanchsL11}\upcite{reeder2006measuring}，近年来也有很多很多用于机器译文质量评估的语义框架被提出，如AM-FM\upcite{DBLP:conf/acl/BanchsL11}、XMEANT\upcite{DBLP:conf/acl/LoBSW14}等。
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\item 对机器译文中的错误分析和错误分类。无论是人工评价还是自动评价手段，其评价结果只能反映机器翻译系统性能，而无法确切表明机器翻译系统的强项或弱点是什么、系统最常犯什么类型的错误、一个特定的修改是否改善了系统的某一方面、排名较差的系统是否在任何方面都优于排名较好的系统等等。对机器译文进行错误分析和错误分类有助于找出机器翻译系统中存在的主要问题，以便集中精力进行研究改进\upcite{DBLP:conf/lrec/VilarXDN06}。相关的研究工作中，一些致力于错误分类方法的设计，如手动的机器译文错误分类框架\upcite{DBLP:conf/lrec/VilarXDN06}、自动的机器译文错误分类框架\upcite{popovic2011human}、基于语言学的错误分类方法\upcite{DBLP:journals/mt/CostaLLCC15}以及目前被用作篇章级质量评估注释标准的MQM错误分类框架\upcite{lommel2014using}；其他的研究工作则致力于对机器译文进行错误分析，如引入形态句法信息的自动错误分析框架\upcite{DBLP:conf/wmt/PopovicGGLNMFB06}、引入词错误率(WER)和位置无关词错误率(PER)的错误分析框架\upcite{DBLP:conf/wmt/PopovicN07}、基于检索的错误分析工具tSEARCH\upcite{DBLP:conf/acl/GonzalezMM13}等等。
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\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、回归、排序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，使用聚类算法大致将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。
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\item 不同评价方法的应用场景有明显不同：人工评价主要用于需要对机器翻译系统进行准确的评估的场合。例如，在系统对比中利用人工评价方法对不同系统进行人工评价、给出最终排名，或上线机器翻译服务时对翻译品质进行详细的测试；有参考答案的自动评价则可以为机器翻译系统提供快速、相对可靠的评价。在机器翻译系统的快速研发过程中，一般都使用有参考答案的自动评价方法对最终模型的性能进行评估。有相关研究工作专注在机器翻译模型的训练过程中充分利用评价信息进行参数调优（如BLEU分数），其中比较有代表性的工作包括最小错误率训练\upcite{DBLP:conf/acl/Och03}、最小风险训练等\upcite{DBLP:conf/acl/ShenCHHWSL16}。这部分内容可以参考{\chapterseven}和{\chapterthirteen}进行进一步阅读；无参考答案的质量评估主要用来对译文质量做出预测，经常被应用在是在一些无法提供参考译文的实时翻译场景中，例如人机交互过程、自动纠错、后编辑等\upcite{DBLP:conf/wmt/FreitagCR19}。
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\item 质量评估领域比较值得关注的一个研究问题是如何使模型更加鲁棒，因为通常情况下，一个质量评估模型会受语种、评价等级等问题的约束，设计一个能应用于任何语种，同时从单词、短语、句子等各个等级对译文质量进行评估的模型是很有难度的。Bicici等人最先关注质量评估的鲁棒性问题，并设计开发了一种与语言无关的机器翻译性能预测器\upcite{DBLP:journals/mt/BiciciGG13}，此后又在该工作的基础上研究如何利用外在的、与语言无关的特征对译文进行句子级别的质量评估\upcite{DBLP:conf/wmt/BiciciW14}，该项研究的最终成果是一个与语言无关，可以从各个等级对译文质量进行评估的模型——RTMs（Referential Translation Machines）\upcite{DBLP:conf/wmt/BiciciLW15a}。
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