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申请/专利权人:浙江科技大学
摘要:本发明公开了一种法语译文质量自动化评估方法、系统、设备及存储介质,该方法通过获取中文源语句和待评估的法语译文在BGEM3‑Emebdding模型的表征向量,并计算其距离,将其作为训练好的深度DNN网络模型的输入,得到可量化的翻译评估得分,此外,还可结合翻译评估专家的翻译评估模式和机器的自然语言理解能力,利用大语言模型的涌现能力,采用LoRA的微调方法得到微调大模型,生成合理的可解释的译文质量评估理由。本发明能够保证法语译文质量评分的准确性,有效提升翻译效率。
主权项:1.一种法语译文质量自动化评估方法,其特征在于,包括:获取中文源语句和待评估的法语译文在BGEM3-Emebdding模型的表征向量A、B;计算所述中文源语句的表征向量A及所述法语译文的表征向量B的距离d,作为初始的翻译评估得分;将所述表征向量A、表征向量B以及距离d输入至训练好的深层DNN网络模型中,其中表征向量A及表征向量B作为网络第一层的输入,距离d作为所述深层DNN网络最后一层的补充输入特征;所述模型的输出即为可量化的翻译评估得分。
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百度查询: 浙江科技大学 法语译文质量自动化评估方法、系统、设备及存储介质
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