Page 303 - 《软件学报》2026年第2期

782 软件学报 2026 年第 37 卷第 2 期

[82] Warstadt A, Singh A, Bowman SR. CoLA: The corpus of linguistic acceptability (with added annotations). 2019. http://hdl.handle.
net/2451/6044/
[83] Warstadt A, Singh A, Bowman SR. Neural network acceptability judgments. Trans. of the Association for Computational Linguistics,
2019, 7: 625–641. [doi: 10.1162/tacl_a_00290]
[84] Naber D. A Rule-Based Style and Grammar Checker. Munich: GRIN Verlag, 2003.
[85] Fleiss JL. Measuring nominal scale agreement among many raters. Psychological Bulletin, 1971, 76(5): 378–382. [doi: 10.1037/
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[86] Dettori JR, Norvell DC. Kappa and beyond: Is there agreement? Global Spine Journal, 2020, 10(4): 499–501. [doi: 10.1177/
2192568220911648]

附中文参考文献:
[26] 李锋. 基于非自回归方式解码的神经机器翻译模型及算法研究 [硕士学位论文]. 南宁: 广西大学, 2024. [doi: 10.27034/d.cnki.ggxiu.
2024.000806]
[27] 李克. 基于非自回归方法的神经机器翻译模型及算法研究 [硕士学位论文]. 成都: 电子科技大学, 2023. [doi: 10.27005/d.cnki.gdzku.
2023.003186]
[28] 崔玉峰. 基于课程学习和增强网络的非自回归机器翻译研究 [硕士学位论文]. 长沙: 中南大学, 2023. [doi: 10.27661/d.cnki.gzhnu.
2023.001110]
[32] 赵光耀, 王剑, 高盛祥, 余正涛. 融入上下文特征提取的非自回归神经机器翻译. 陕西理工大学学报 (自然科学版), 2024, 40(3):
44–51, 83. [doi: 10.3969/j.issn.1673-2944.2024.03.006]
[47] 李佳佳. 基于依存关系的非自回归神经机器翻译方法研究 [硕士学位论文]. 昆明: 昆明理工大学, 2023. [doi: 10.27200/d.cnki.gkmlu.
2023.002734]

附录 A. 歧义标注

A.1 明确“歧义”定义与标注目标
在翻译质量评估中, 歧义性是影响可读性和可理解性的关键因素之一. 为了构建有效的歧义性标注方案, 首先
定义并区分不同类型的歧义.
词义歧义 (lexical ambiguity): 译文中某个词可能对应多种含义, 读者难以判断其确切含义.
结构歧义 (syntactic ambiguity): 译文中某些短语或句法结构可能存在不同的解析方式, 导致理解上的差异.
指代歧义 (referential ambiguity): 译文中的代词或指代成分 (如 he/she/they/it) 不清楚指向哪个实体.
语用歧义 (pragmatic ambiguity): 译文可能由于语气、态度或隐含信息的多重解读而产生歧义.
由于 IWSLT14 DE→EN 语料库为句子级别的翻译数据, 不包含足够的上下文信息. 因此, 语用歧义 (如语气、
隐含含义等) 难以判断. 在本研究中, 我们仅关注词义歧义、结构歧义和指代歧义, 排除对语用歧义的标注.
A.2 人工标注歧义方法
标准的翻译歧义标注通常要求标注者同时查看源文本, 以判断目标语言的译文是否产生或保留了比源文本更
多或更少的歧义. 然而, 由于本研究的标注人员不具备德语能力, 因此人工标注任务不依赖源文本, 仅针对目标语
言文本进行歧义性分析, 这可能导致某些在源语与目标语对照时才能确认的歧义没有被识别到. 本研究从原始的
IWSLT14 DE→EN 测试集中随机抽取 200 条数据, 交由 3 名标注人员独立标注, 以评估标注一致性. 评估的歧义
类型包括词义歧义、结构歧义和指代歧义. 为量化翻译文本中的歧义性, 要求标注人员以打分的方式进行标注. 具
体而言, 标注人员要求在阅读翻译句子后, 评估其是否存在词义、结构或指代方面的歧义. 标注者需根据 1–3 分的
评分标准来衡量词义、结构或指代歧义的程度, 只要句子中出现任何一种歧义, 就给出一个综合评分.
1 分: 完全无歧义, 词义、结构或指代清晰.
2 分: 中等程度的歧义, 词义、结构或指代存在歧义可能导致不同解读.
3 分: 严重歧义, 词义、结构或指代存在歧义导致句子难以理解.