第一部分 理论研究篇
第一章 绪论
1.1语言质量自动评价及研究的意义
1.2相关研究回顾
1.3本书的内容及安排
第二章 翻译质量评价
2.1翻译质量的人工评价标准
2.2翻译质量的自动评价方法
2.2.1 BLEU算法
2.2.2 NIST算法
2.2.3 GTM算法
2.3小结
第三章 学习者译文质量自动评价理论模型构建
3.1用基于n—gram算法评价学生译文
3.1.1语料说明
3.1.2自动评测及结果
3.1.3算法评测的影响因素
3.2用改进的n—gram算法评价学生译文
3.2.1基于伪测试句的自动评测算法
3.2.2扩展n—gram评测实验结果
3.2.3参考译文数目对评测性能的影响
3.2.4对机器翻译评测与学生译文评测的讨论
3.3基于线性回归模型的学生译文评价
3.3.1线性回归的数学描述
3.3.2选拔性评分和诊断1}生评分
3.3.3汉译英评分理论模型
3.3.4英译汉评分理论模型
3.4小结
第二部分技术实现篇
第四章 相关语言处理技术
4.1文本特征及提取方法
4.1.1形式特征的提取
4.1.2 n-gram共现参数的提取
4.1.3语义点参数提取
4.1.4双语对齐参数的提取
4.1.5潜在语义分析LSA
4.2逐步线性回归模型的实现和参数优化
4.3线性相关度的计算
4.4字符编码和汉语语言信息处理
第五章 面向大规模考试的英汉翻译自动评分系统
5.1系统实现的原则和结构
5.2系统实现框架
5.3雷同译文检测
第六章 翻译自动评分系统的应用
6.1翻译自动评分数据来源
6.1.1语料收集
6.1.2人工评分的实施和评分信度
6.1.3参考译文集的形成
6.2自动评分系统性能
6.2.1系统性能评估方法
6.2.2汉译英自动评分性能
6.2.3英译汉自动评分性能
6.2.4雷同译文检查性能
第七章 翻译自动评价的总结和展望
7.1研究结论总结
7.2翻译自动评价应用展望
参考文献
英文参考文献
中文参考文献
附录
附录1机器翻译自动评测程序的格式要求（XML）和转换程序
附录2英文停用词表
附录3汉语停用词表
附录4面向考试的自动评分系统的用户文档
附录5诊断性翻译评分系统的界面
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