METEOR
மீடியோர் (தெளிவான ஒழுங்குடன் மொழிபெயர்ப்பின் மதிப்பீட்டிற்கான அளவீடு) என்பது இயந்திர மொழிபெயர்ப்பு வெளியீட்டை மதிப்பிடுவதற்கான ஒரு அளவீடு ஆகும். மெட்ரிக் என்பது யூனிகிராம் துல்லியம் மற்றும் நினைவுகூரலின் ஹார்மோனிக் சராசரியை அடிப்படையாகக் கொண்டது, நினைவுகூரல் துல்லியத்தை விட அதிக எடையுடன் உள்ளது. இது மற்ற அளவீடுகளில் காணப்படாத பல அம்சங்களையும் கொண்டுள்ளது, அதாவது ஸ்டெமிங் மற்றும் ஒத்திசைவு பொருத்தம், நிலையான சரியான சொல் பொருத்தத்துடன். மிகவும் பிரபலமான BLEU அளவீட்டில் காணப்படும் சில சிக்கல்களை சரிசெய்யவும், வாக்கியம் அல்லது பிரிவு மட்டத்தில் மனித தீர்ப்புடன் நல்ல தொடர்பை உருவாக்கவும் மெட்ரிக் வடிவமைக்கப்பட்டுள்ளது. இது BLEU அளவீட்டிலிருந்து வேறுபடுகிறது, இதில் BLEU கார்பஸ் மட்டத்தில் தொடர்பை நாடுகிறது. அதே தரவுத் தொகுப்பில் BLEU இன் 0.817 சாதனையுடன் ஒப்பிடும்போது, கார்பஸ் மட்டத்தில் மனித தீர்ப்புடன் 0.964 வரை தொடர்பைக் கொடுக்கும் முடிவுகள் வழங்கப்பட்டுள்ளன. தண்டனை மட்டத்தில், மனித தீர்ப்புடன் அடையப்பட்ட அதிகபட்ச தொடர்பு 0.403 ஆகும். வழிமுறை BLEU ஐப் போலவே, மதிப்பீட்டின் அடிப்படை அலகு வாக்கியமாகும், வழிமுறை முதலில் இரண்டு வாக்கியங்களுக்கு இடையில் ஒரு சீரமைப்பை உருவாக்குகிறது (விளக்கப்படங்களைப் பார்க்கவும்), வேட்பாளர் மொழிபெயர்ப்பு சரம் மற்றும் குறிப்பு மொழிபெயர்ப்பு சரம். சீரமைப்பு என்பது யூனிகிராம்களுக்கு இடையிலான வரைபடங்களின் தொகுப்பாகும். ஒரு வரைபடத்தை ஒரு சரத்தில் உள்ள யூனிகிராமுக்கும் மற்றொரு சரத்தில் உள்ள யூனிகிராமுக்கும் இடையிலான ஒரு கோடு என்று கருதலாம். கட்டுப்பாடுகள் பின்வருமாறு; வேட்பாளர் மொழிபெயர்ப்பில் உள்ள ஒவ்வொரு யூனிகிராமும் பூஜ்ஜியமாக அல்லது குறிப்பில் ஒரு யூனிகிராமாக வரைபடமாக்கப்பட வேண்டும். மேலே வரையறுக்கப்பட்டபடி ஒரு சீரமைப்பை உருவாக்க வரைபடங்கள் தேர்ந்தெடுக்கப்படுகின்றன. ஒரே எண்ணிக்கையிலான வரைபடங்களுடன் இரண்டு சீரமைப்புகள் இருந்தால், சீரமைப்பு மிகக் குறைந்த சிலுவைகளுடன் தேர்ந்தெடுக்கப்படுகிறது, அதாவது இரண்டு வரைபடங்களின் குறைவான குறுக்குவெட்டுகளுடன். காட்டப்பட்டுள்ள இரண்டு சீரமைப்புகளிலிருந்து, சீரமைப்பு (அ) இந்த கட்டத்தில் தேர்ந்தெடுக்கப்படும். நிலைகள் தொடர்ச்சியாக இயக்கப்படுகின்றன, மேலும் ஒவ்வொரு கட்டமும் முந்தைய நிலைகளில் பொருந்தாத யூனிகிராம்களை மட்டுமே சீரமைப்பில் சேர்க்கிறது. இறுதி சீரமைப்பு கணக்கிடப்பட்டவுடன், மதிப்பெண் பின்வருமாறு கணக்கிடப்படுகிறதுஃ யூனிகிராம் துல்லியம் இவ்வாறு கணக்கிடப்படுகிறதுஃ குறிப்பு மொழிபெயர்ப்பிலும் காணப்படும் கேண்டிடேட் மொழிபெயர்ப்பில் யூனிகிராம்களின் எண்ணிக்கை எங்கே, மற்றும் கேண்டிடேட் மொழிபெயர்ப்பில் யூனிகிராம்களின் எண்ணிக்கை. யூனிகிராம் நினைவுகூரல் இவ்வாறு கணக்கிடப்படுகிறதுஃ மேலே உள்ளபடி எங்கே, மற்றும் குறிப்பு மொழிபெயர்ப்பில் யூனிகிராம்களின் எண்ணிக்கை. துல்லியமான மற்றும் நினைவுகூரல் பின்வரும் பாணியில் ஒத்திசைவான சராசரியைப் பயன்படுத்தி இணைக்கப்படுகின்றன, துல்லியத்தை விட 9 மடங்கு அதிக எடை கொண்ட நினைவுகூரல்ஃ இதுவரை அறிமுகப்படுத்தப்பட்ட நடவடிக்கைகள் ஒற்றை சொற்களைப் பொறுத்தவரை ஒற்றுமைக்கு மட்டுமே காரணமாகின்றன, ஆனால் குறிப்பு மற்றும் வேட்பாளர் வாக்கியம் இரண்டிலும் தோன்றும் பெரிய பிரிவுகளைப் பொறுத்தவரை அல்ல. இவற்றை கணக்கில் எடுத்துக்கொள்வதற்காக, நீண்ட n-கிராம் போட்டிகள் சீரமைப்புக்கான அபராதத்தை கணக்கிட பயன்படுத்தப்படுகின்றன. குறிப்பு மற்றும் வேட்பாளர் வாக்கியத்தில் அருகில் இல்லாத அதிக வரைபடங்கள் இருந்தால், அபராதம் அதிகமாக இருக்கும். இந்த அபராதத்தைக் கணக்கிடுவதற்காக, யூனிகிராம்கள் மிகக் குறைவான துண்டுகளாக வகைப்படுத்தப்படுகின்றன, அங்கு ஒரு துண்டு கருதுகோள் மற்றும் குறிப்பில் அருகிலுள்ள யூனிகிராம்களின் தொகுப்பாக வரையறுக்கப்படுகிறது. வேட்பாளருக்கும் குறிப்புக்கும் இடையில் அருகிலுள்ள வரைபடங்கள் எவ்வளவு நீளமாக இருக்கிறதோ, அவ்வளவு குறைவான துண்டுகள் உள்ளன. குறிப்புக்கு ஒத்த ஒரு மொழிபெயர்ப்பு ஒரு பகுதியை மட்டுமே கொடுக்கும். அபராதம் பின்வருமாறு கணக்கிடப்படுகிறது, இங்கு சி என்பது துண்டுகளின் எண்ணிக்கை மற்றும் வரைபடமாக்கப்பட்ட யூனிகிராம்களின் எண்ணிக்கை. ஒரு பிரிவின் இறுதி மதிப்பெண் கீழே உள்ளபடி கணக்கிடப்படுகிறது. பிக்ராம் அல்லது அதற்கு மேற்பட்ட போட்டிகள் இல்லையென்றால் அபராதம் 50 சதவீதம் வரை குறைக்கும் விளைவைக் கொண்டுள்ளது. ஒரு முழு கார்பஸ் அல்லது பிரிவுகளின் தொகுப்பின் மீது ஒரு மதிப்பெண்ணைக் கணக்கிட, மொத்த மதிப்புகள் எடுக்கப்பட்டு பின்னர் அதே சூத்திரத்தைப் பயன்படுத்தி இணைக்கப்படுகின்றன. ஒன்றுக்கு மேற்பட்ட குறிப்பு மொழிபெயர்ப்புகளுக்கு எதிராக ஒரு வேட்பாளர் மொழிபெயர்ப்பை ஒப்பிடுவதற்கும் இந்த வழிமுறை வேலை செய்கிறது. இந்த வழக்கில் வழிமுறை ஒவ்வொரு குறிப்புகளுக்கும் எதிராக வேட்பாளரை ஒப்பிட்டு மிக உயர்ந்த மதிப்பெண்ணைத் தேர்ந்தெடுக்கிறது. எடுத்துக்காட்டுகள் BLEU F-அளவீட்டு NIST (மெட்ரிக்) ROUGE (மெட்ரிக்) சொல் பிழை விகிதம் (WER) LEPOR பெயர்ச்சொல்-சொற்றொடர் சங்கிங் குறிப்புகள் பானர்ஜி, எஸ். மற்றும் லாவி, ஏ. (2005) குறிப்புகள் பானர்ஜி, எஸ். மற்றும் லாவி, ஏ. (2005) "மீடியோர்ஃ மனித தீர்ப்புகளுடன் மேம்பட்ட தொடர்புடன் எம்டி மதிப்பீட்டிற்கான ஒரு தானியங்கி மெட்ரிக்" எம்டி மற்றும்/அல்லது சுருக்கத்திற்கான உள்ளார்ந்த மற்றும் வெளிப்புற மதிப்பீட்டு நடவடிக்கைகள் குறித்த பட்டறையின் நடவடிக்கைகளில் கணிப்பு மொழியியல் சங்கத்தின் (ஏசிஎல்-2005) 43 வது வருடாந்திர கூட்டத்தில், ஆன் ஆர்பர், மிச்சிகன், ஜூன் 2005 லாவி, ஏ., சாகா, கே. மற்றும் ஜெயராமன், எஸ். (2004) வாஷிங்டன் டிசி, ஏஎம்டிஏ 2004 இன் நடவடிக்கைகளில் "எம்டிஏ மதிப்பீட்டிற்கான தானியங்கி அளவீடுகளில் நினைவுகூரலின் முக்கியத்துவம்". செப்டம்பர் 2004 வெளிப்புற இணைப்புகள் மீடியோர் தானியங்கி இயந்திர மொழிபெயர்ப்பு மதிப்பீட்டு அமைப்பு (பதிவிறக்கத்திற்கான இணைப்பு உட்பட) இயந்திர மொழிபெயர்ப்பின் இயற்கை மொழி செயலாக்க மதிப்பீடு