MQM

一篇新论文对LLM在机器翻译质量评估的两种主流方案——多维质量指标（MQM）和错误跨度标注（ESA）——上的表现进行了系统测试，结论是人类和模型都面临挑战。

MQM按错误类型（如准确性、流畅性）和严重程度（如轻微、严重）分类计数并加权，ESA要求标注者精确圈出错误对应的文本片段。

MQM和ESA放弃了对参考译文的依赖，直接标注译文中的错误，因此被视为更接近人类判断的方案，但代价是标注成本急剧上升。