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电信终端产业协会标准

TAF-WG2-AS0059-V1.0.0:2020

面向智能终端的智能翻译测试库构建方法

TheConstructionMethodofIntelligentTranslationforSmartMobile

2020-06-17发布2020-06-17实施

电信终端产业协会发布

I

TAF-WG2-AS0059-V1.0.0:2020

目次

目次 I

前言 II

面向智能终端的智能翻译测试库构建方法 1

1范围 1

2规范性引用文件 1

3原文要求 1

3.1来源 1

3.2内容 1

3.3数据规模 1

3.4句子类型 2

3.5数据格式 2

4原文质量评估 2

4.1词语级 2

4.2短语级 2

4.3句子级 3

4.4篇章级 3

5译文要求 3

5.1来源 3

5.2数据格式 3

6译文质量评估方法 3

附录A（规范性附录）标准修订历史 4

附录B（资料性附录）附录 5

参考文献 6

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II

前言

本标准按照GB/T1.1-2009给出的规则编写。

本标准由电信终端产业协会提出并归口。

本标准起草单位：中国信息通信研究院，中译语通科技股份有限公司，维沃移动通信有限公司

本标准主要起草人：曾晨曦，林瑞杰，李欣杰，施艳蕊，宋佳明，苏兆飞，马霁阳，马蓁蓁，吴寒冰，高立发

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1

面向智能终端的智能翻译测试库构建方法

1范围

本标准建立的测试库适用于针对智能翻译系统进行的自动评测和人工评测。本标准对测试库建立时原文和译文的来源以及质量等进行了要求，并提出了相应的评估方法。测评时可根据产品的特性和测试需求从本测试库中选择测试集，测试集可以是本测试库的子集。

2规范性引用文件

下列文件对于本文件的应用是必不可少的。凡是注日期的引用文件，仅所注日期的版本适用于本文件。凡是不注日期的引用文件，其必威体育精装版版本适用于本文件。

3原文要求

3.1来源

在原文的选取原则上应保证原文语法正确、语序合理、用词恰当。基于以上原因，数据可来源于知名的开放媒体、会议或期刊、政府或者国家机构网站等。

原文需经过人工二次确认保证原文的准确性方可作为自动评测原文。

3.2内容

评测数据集应保证不含粗俗以及政治敏感内容，价值观正确，所有参与评测的数据应使用正确的语法、合理的语序、恰当的用词等，不应存在错误信息。

评测数据应具有普遍适用性及代表性。对于通用领域评测数据集，所选评测数据应包含众多领域，可侧重在社会、政治、经济、口语、科技、体育、教育和医疗方面，领域应至少涵盖以上八个领域中的五个，所选的题材、句型、词汇应为这些领域常见而非生僻的，选择有代表性的真实文本。对于特定专业领域评测数据集，所选的题材、句型、词汇应体现出不同专业领域的普遍特点，选择有代表性的真实文本。

评测数据应涵盖特定语言不同于其他语言的词、短语、句法等数据。

3.3数据规模

自动评测中，可采用以下两种数据规模：

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2

——条件允许的情况下，为了减少同义词、同词干等问题对评测结果造成的影响，推荐使用采用一比四的原文译文句数比作为最终测试数据。例如使用1000句测试规模，应包含1000句原文及4000句对应译文。

——考虑到成本问题，也可使用一比一的原文和译文配比。数据集规模建议不少于1000句。

人工测评中，数据集规模不宜少于500句。

3.4句子类型

不同智能翻译系统对不同长度的数据处理能力不同，为均衡评测数据本身带来的影响，在评测数据集制作过程中，遵循以下的规则：

其中，原文数据长度及对应长度数据占比如下表所示：

语料长度

百分比

15个字（词）以下

20%

15-30个字（词）

30%

30-75个字（词）

40%

75-120个字（词）

10%

3.5数据格式

评测数据均使用UNIX纯文本格式进行存储，评测数据编码需为UTF-8无BOM编码,若翻译系统中的中文为简体则中文评测数据需保证为中文简体。

4原文质量评估

4.1词语级

词汇级评测关注的重点是词语的含义以及词性的问题。比如评测点根据英文单词的词性划分为动词、名词、形容词、副词、代词、介词、连词、专有名词和新