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申请/专利权人：华东交通大学

摘要：本发明公开一种基于大语言模型的机器译文质量估计方法，其方法步骤为：提取源语言句子至机器译文的相似度特征向量和机器译文至源语言句子的相似度特征向量，提取机器译文质量估计特征向量，预测机器译文质量得分；最小化均方差损失和交叉熵损失的总和来训练模型中的参数。本发明结合大语言模型这两方面的特点，将大语言模型对机器译文和源语言句子的表征输入引入辅助分类任务的神经网络中预测机器译文质量；同时由大语言模型进行翻译生成伪参考译文，使用伪参考译文代替人工参考译文采用机器译文自动评价方法进行译文质量评价，将两者相结合预测机器译文质量。

主权项：1.一种基于大语言模型的机器译文质量估计方法，其特征在于：步骤如下：步骤S1，获取训练集，对训练集进行规范化处理，获得规范化处理后的训练集；训练集由多个不同样本组成，每个样本包括源语言句子、机器译文、机器译文的人类评价分值、机器译文的人类评价类别；步骤S2，提取源语言句子至机器译文的相似度特征向量；将规范化处理后的训练集内每个样本中的源语言句子和机器译文顺序相连，输入到大语言模型，输出源语言句子至机器译文的子词级别特征向量，提取源语言句子至机器译文的子词级别特征向量的最后一个子词的特征向量作为源语言句子至机器译文的相似度特征向量；步骤S3，提取机器译文至源语言句子的相似度特征向量；将规范化处理后的训练集内每个样本中的机器译文和源语言句子顺序相连，输入到大语言模型，输出机器译文至源语言句子的子词级别特征向量，提取机器译文至源语言句子的子词级别特征向量的最后一个子词的特征向量作为机器译文至源语言句子的相似度特征向量；步骤S4，提取机器译文质量估计特征向量；将步骤S2中源语言句子至机器译文的相似度特征向量和步骤S3中机器译文至源语言句子的相似度特征向量拼接后输入到机器译文质量估计任务适配器层，输出机器译文质量估计特征向量；步骤S5，预测基于大语言模型深度表征的机器译文质量得分；将步骤S4中机器译文质量估计特征向量输入到主回归网络层，预测基于大语言模型深度表征的机器译文质量得分；步骤S6，预测基于大语言模型深度表征的机器译文质量类别；将步骤S4中机器译文质量估计特征向量输入到辅助分类网络层，预测基于大语言模型深度表征的机器译文质量类别；步骤S7，训练基于大语言模型深度表征的机器译文质量估计模型；根据步骤S5中预测的基于大语言模型深度表征的机器译文质量得分和步骤S1中规范化处理后的训练集内机器译文的人类评价分值，计算在训练集上的均方差损失；根据步骤S6中预测的基于大语言模型深度表征的机器译文质量类别和步骤S1中规范化处理后的训练集内机器译文的人类评价类别，计算在训练集上的交叉熵损失；线性加权在训练集上的均方差损失和在训练集上的交叉熵损失作为在训练集上的总损失，最小化在训练集上的总损失来训练基于大语言模型深度表征的机器译文质量估计模型的参数，得到训练后的基于大语言模型深度表征的机器译文质量估计模型；步骤S8，对源语言句子、机器译文进行规范化处理后输入至步骤S7中训练后的基于大语言模型深度表征的机器译文质量估计模型，预测基于大语言模型深度表征的机器译文质量得分；步骤S9，利用提示使用大语言模型进行机器翻译生成源语言句子的伪参考译文；编制提示与源语言句子相连形成翻译指令，在对话模式下将翻译指令输入大语言模型输出源语言句子的翻译结果，将源语言句子的翻译结果作为伪参考译文；步骤S10，将源语言句子、机器译文和伪参考译文输入机器译文自动评价方法计算基于大语言模型提示的机器译文质量得分；将源语言句子、机器译文和伪参考译文输入机器译文自动评价方法输出机器译文质量得分，选取其中最高的得分为基于大语言模型提示的机器译文质量得分；步骤S11，计算基于大语言模型的机器译文质量得分；线性加权步骤S8中预测的基于大语言模型深度表征的机器译文质量得分和步骤S10中基于大语言模型提示的机器译文质量得分，获取基于大语言模型的机器译文质量得分。

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