作者：黄书剑 奚宁 赵迎功 戴新宇 陈家骏人工智能机器翻译统计机器翻译词对齐评价标准aer错误敏感
摘要：对齐错误率（Alignment Error Rate,AER）是目前通用的词对齐评价标准。近年来的研究表明,AER虽然在一定程度上能够反映词对齐的质量,但它与机器翻译最终结果BLEU得分的相关性并不好。该文针对基于短语的机器翻译系统（PBSMT）分析了AER可能存在的一些问题,并根据词对齐结果中存在的不同类型的错误,提出了一种错误敏感的词对齐评测方法ESAER（Error-Sensitive Alignment Error Rate）。实验表明,该文提出的ES-AER与BLEU的相关性要远远好于AER。
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