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摘要
[目的 /意义]近年来，随着估计结果与人工评价的相关性逐步增强，译文质量估计引起了机器翻译研究者们的广泛关注和高度重视，因此对句子级别译文质量估计方法进行归纳整理具有重要意义。[方法 /过程]该文主要是将它们分为基于传统机器学习的方法、基于神经翻译模型的方法和基于预训练语言模型的方法，梳理和对比了这三种译文质量估计方法的代表性工作、交叉工作以及不同方法的发展路线，并介绍了推动译文质量估计研究的相关评测活动和性能评价指标，最后展望句子级别译文质量估计今后的研究方向和发展趋势，并对全文进行总结。[结果 /结论 ]机器译文质量估计未来的研究方向将会越来越成熟，应用场景也会越来越广泛，有逐步取代传统译文自动评价任务的趋势。
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