تم إضافة تقرير جديد 2024
ارسل ملاحظاتك

ارسل ملاحظاتك لنا









الرئيسية > Assessing METEOR and MQM Effec...>الوصف

Assessing METEOR and MQM Effectiveness in Measuring the Quality of Machine Legal Translation from English into Arabic: A Corpus-Based Study

المصدر: مجلة المترجم
الناشر: جامعة وهران 1 أحمد بن بله - مخبر تعليمية الترجمة وتعدد الألسن
المؤلف الرئيسي: Al Swuee, Ali Ali Naeimah (Author)
مؤلفين آخرين: Babchikh, Mohammad (Co-Author)
المجلد/العدد: مج24, ع1
محكمة: نعم
الدولة: الجزائر
التاريخ الميلادي: 2024
الشهر: ديسمبر
الصفحات: 21 - 47
DOI: 10.46314/1704-024-001-002
ISSN: 1112-4679
رقم MD: 1541296
نوع المحتوى: بحوث ومقالات
اللغة: الإنجليزية
قواعد المعلومات: AraBase
مواضيع:
تكنولوجيا المعلومات | الترجمة الآلية | الترجمات القانونية | تقييم الجودة
كلمات المؤلف المفتاحية:
Quality Metrics | MQM Framework | METEOR | Legal Translation | Machine Translation | Quality Assessment | Amazon Translate
رابط المحتوى:

الناشر لهذه المادة لم يسمح بإتاحتها.
صورة الغلاف QR قانون
حفظ في:
المستخلص: This study examines the role of Quality Assessment Metrics METEOR and MQM framework in assessing the accuracy of legal Amazon Translate output. The researchers assume that the full reliance on the use of automatic metrics in assessing Machine Translation (MT) quality cannot lead to achieving reliable results. Instead, they recommend assessing MT production based on MQM typology. The findings showed that the MQM assessment was mostly faithful in rating the MT production. However, in order that METEOR achieves precise evaluation, it should correlate with human translation, since the MQM framework revealed that Amazon Translate output has inferior quality, and the same is true for METEOR.
ISSN: 1112-4679

عناصر مشابهة


© 2025 المنظومة. جميع الحقوق محفوظة.