机器译文自动评价是机器翻译中的一个重要任务。针对目前译文自动评价中完全忽略源语言句子信息,仅利用人工参考译文度量翻译质量的不足,该文提出了引入源语言句子信息的机器译文自动评价方法:从机器译文与其源语言句子组成的二元组中提取描述翻译质量的质量向量,并将其与基于语境词向量的译文自动评价方法利用深度神经网络进行融合。在WMT’19译文自动评价任务数据集上的实验结果表明,所提出的方法能够有效增强机器译文自动评价与人工评价的相关性。深入的实验分析进一步揭示了源语言句子信息在译文自动评价中发挥着重要的作用。

Sequence labeling of biomedical entities, e.g., side effects or phenotypes, was a long-term task in BioNLP and MedNLP communities. Thanks to effects made among these communities, adverse reaction NER has developed dramatically in recent years. As an illuminative application, to achieve knowledge discovery via the combination of the text mining result and bioinformatics idea shed lights on the pharmacological mechanism research.