MtE — это сокращение от «Machine Translation Evaluation» (оценка машинного перевода). Это процесс оценки качества машинного перевода с использованием различных метрик и алгоритмов.
Важной задачей MtE является сравнение машинного перевода с эталонными переводами, чтобы определить степень точности и качества перевода. Это позволяет разработчикам и исследователям улучшать алгоритмы и ассистенты машинного перевода.
Одной из самых известных метрик, используемых в MtE, является BLEU (Bilingual Evaluation Understudy). BLEU оценивает сходство между машинным переводом и эталонным переводом, основываясь на сопоставлении н-грамм (серий последовательных слов) в переводах.
Однако MtE не ограничивается только метрикой BLEU. Существуют и другие метрики, такие как NIST (National Institute of Standards and Technology), METEOR (Metric for Evaluation of Translation with Explicit ORdering) и TER (Translation Edit Rate). Каждая из этих метрик имеет свои особенности и предназначена для разных типов оценок машинного перевода.
Машинная оценка перевода играет важную роль в различных областях, таких как машинный перевод, автоматическая обработка естественного языка и разработка языковых моделей. Она помогает определить эффективность и качество систем машинного перевода, а также вносит вклад в исследования и развитие этой области
