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机器翻译自动评价发展至今,各种自动评价方法不断涌现。不同的自动评价方法从不同的角度评价机器译文的质量。该文提出了基于融合策略的自动评价方法,该方法可以融合多个自动评价方法,多角度地综合评价机器译文质量。该文主要在以下几个方面探索进行：（1）对比分别使用相对排序（RR）和直接评估（DA）两种人工评价方法指导训练融合自动评价方法,实验表明使用可靠性高的DA形成的融合自动评价方法（Blend）性能更好;（2）对比Blend分别使用支持向量机（SVM）和全连接神经网络（FFNN）机器学习算法,实验表明在当前数据集