【摘 要】
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该文提出一种面向句子的汉英口语翻译自动评分方法,选取语义关键词、句子大意和口语流利度作为评分的主要参数。为了提高关键词评分的准确度,该文使用同义词辨析方法,识别考生答题关键词中的同义词;在句子层面,使用可伸展递归自编码(unfolding recursive auto-encoder,URAE)神经网络模型分析考生对句子大意的翻译;最后基于语速(tempo/rate)和语音的分布情况对口语流利度进行评分。综合三种参量加权评分,得到最后翻译质量的评分。实验结果表明,采用该文方法与人工评分结果具有较好的一致性
【机 构】
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广东外语外贸大学语言工程与计算（广东省）重点实验室,广东外语外贸大学信息科学与技术学院
【基金项目】
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国家自然科学基金(61877013),全国科学技术名词审定委员会2019年度科研项目(WT2019006),广东省科技创新战略专项资金(Pdjh2021a0170,Pdjh2021b0176)。
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该文提出一种面向句子的汉英口语翻译自动评分方法,选取语义关键词、句子大意和口语流利度作为评分的主要参数。为了提高关键词评分的准确度,该文使用同义词辨析方法,识别考生答题关键词中的同义词;在句子层面,使用可伸展递归自编码(unfolding recursive auto-encoder,URAE)神经网络模型分析考生对句子大意的翻译;最后基于语速(tempo/rate)和语音的分布情况对口语流利度进行评分。综合三种参量加权评分,得到最后翻译质量的评分。实验结果表明,采用该文方法与人工评分结果具有较好的一致性
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