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मशीन अनुवाद (MT) बड़े भाषा मॉडल के रिलीज़ के बाद से तेजी से विकसित हुआ है और वर्तमान MT मूल्यांकन मानव अनुवादों के संदर्भ के साथ तुलना या मानव-लेबल किए गए डेटा से गुणवत्ता स्कोर की भविष्यवाणी के माध्यम से किया जाता है। हालाँकि, ये मुख्यधारा के मूल्यांकन तरीके मुख्य रूप से धाराप्रवाहता और तथ्यात्मक विश्वसनीयता पर ध्यान केंद्रित करते हैं, जबकि रूपात्मक गुणवत्ता पर थोड़ा ध्यान देते हैं। इस पेपर में, हम MT की रूपात्मक गुणवत्ता का पता लगाते हैं और रूपात्मक भाषा के अनुवाद पर केंद्रित मानव मूल्यांकन माप के एक सेट का प्रस्ताव करते हैं। हम एक बहुभाषीय समानांतर उपमा कॉर्पस भी प्रस्तुत करते हैं जो पोस्ट-एडिटिंग द्वारा जनरेट किया गया है। हमारा मूल्यांकन प्रोटोकॉल MT के चार पहलुओं का अनुमान लगाने के लिए डिज़ाइन किया गया है: रूपात्मक समानता, भावना, प्रामाणिकता, और गुणवत्ता। ऐसा करते समय, हम देखते हैं कि रूपात्मक अभिव्यक्तियों के अनुवाद लITERAL अभिव्यक्तियों से विभिन्न लक्षण प्रदर्शित करते हैं।
वांग एट अल. (बुध,) ने इस प्रश्न का अध्ययन किया।