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龙图腾网获悉上海一者信息科技有限公司申请的专利一种不依赖参考译文的无监督多语言译文质量评估方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN115186680B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-17发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202210925451.0，技术领域涉及：G06F40/40；该发明授权一种不依赖参考译文的无监督多语言译文质量评估方法是由陈件;潘丽婷;张井设计研发完成，并于2022-08-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种不依赖参考译文的无监督多语言译文质量评估方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种不依赖参考译文的无监督多语言译文质量评估方法，涉及翻译质量评估技术领域，包括如下步骤：S1：计算准确度分数；S2：计算流畅度分数；S3：计算翻译质量分数，此不依赖参考译文的无监督多语言译文质量评估方法，区别于现有技术，利用多语言预训练模型计算原文和译文的翻译准确度分数，利用语言模型计算译文的生成概率，映射为译文流畅度分数，相比依赖人工标注和依赖参考译文的两种方法，本方法不依赖人工标注数据和参考译文，适合多语言翻译方向场景，维护成本低，指标可解释性强。

本发明授权一种不依赖参考译文的无监督多语言译文质量评估方法在权利要求书中公布了：1.一种不依赖参考译文的无监督多语言译文质量评估方法，其特征在于，包括如下步骤： S1：计算准确度分数； S2：计算流畅度分数； S3：计算翻译质量分数； 在步骤S1中，其操作步骤如下： S11：输入原文及译文； S12：对原文及译文进行分词； S13：将分词结果输入至多语言预训练模型中，输出原文词向量和译文词向量； S14：将原文词向量及译文词向量集合做SVD分解，得到原文及译文所有词向量的共同成分； S15：将原文或者译文所有词向量的共同成分进行剔除和不剔除两种操作； S16：不剔除主成分的句向量通过均值池化操作生成，剔除主成分的句向量重复上述池化操作生成； S17：计算原文句向量和译文句向量之间的余弦相似度，再将余弦相似度转换为100分制的准确度分数； S18：计算得出准确度分数； 在步骤S2中，其操作步骤如下： S21：输入译文； S22：对译文进行分词并得到m个译文词组； S23：依次将前m-1个译文词组输入到自回归的语言模型，获得第m个译文词组的条件概率pwm|w1,w2,...,wm-1； S24：对m个译文词组条件概率进行累乘，得到译文生成概率ptgt； S25：将ptgt通过sigmoid函数映射到0-1，映射为100分制分数，其中α是超参数，取值为10； S26：计算得出流畅度分数； 在步骤S3中，其操作步骤如下： S31：将翻译准确度分数和流畅度分数进行加权求和； S32：计算得出翻译质量分数。

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