机器翻译在提升文字处理效率的同时，不稳定的翻译质量成为文字处理的一大困扰。尽管有各种特殊指标可用来分析和改进这类翻译错误，但低效的校准能力无法满足需求。俄罗斯苏尔古特国立大学日前宣布，该校科学家开发出一款能够分析机器翻译错误的应用程序，有助于提升机器翻译质量。

　　该在线翻译分析程序能提供比普通标准方法更深入、更多维的分析结果。该校硕士亚罗斯拉娃·巴库缅科表示：“许多评估指标，尤其是双语评估替换指标，通过统计短语字面匹配度进行评估，可能会呈现出片面结果。而我们的发明解决了这一问题。它能进行综合分析，在句法和语义传达层面发现翻译的薄弱环节。”巴库缅科表示，该程序不仅能评估词汇的匹配度（选词准确度），还能评估语义准确度（意义传递是否正确）和句法结构的正确性（句子构建是否规范）。与同类工具相比，其主要优势在于将多种评估方法整合到一个自动化工具中。

　　研究团队对主流在线翻译服务和商用神经网络的译文进行了分析。针对每份译文都生成了详细报告，任何指标得分较低的句子都会自动标亮以供进一步分析。部分翻译工具在词汇匹配度方面表现良好，但所有参与测试的系统在翻译复杂语法结构时都遇到了困难。

　　该校语言学与翻译学系副教授阿克萨娜·塔吉博娃表示：“我们开发的这款工具不仅能提供整体评估，更能精确识别错误类型，无论是词汇、语法还是语义。这使分析过程更加高效，有助于明确机器翻译系统的改进方向。”