ErrorAnalysis_Prompt

用 ChatGPT 快速定位翻译错误,输出结构化评估报告

ErrorAnalysis_Prompt 是一个专为 ChatGPT 设计的机器翻译(MT)评估提示词项目,旨在通过结构化提示引导 ChatGPT 对翻译结果进行错误分析。它解决了传统人工评估耗时、标准不一的问题,提供了一套可复用的提示模板,帮助用户快速识别翻译中的错误类型(如漏译、误译、术语不一致等),并输出格式化的评估报告。项目核心能力包括:基于 prompt learning 的评估流程、针对 ChatGPT 的优化指令、以及与常见 MT 评估指标(如 BLEU)的互补分析。虽然项目以 Ruby 编写,但实际交付物是提示词文本,便于集成到任何支持 ChatGPT 的工作流中。该工具适合翻译质量评测、多语言内容校对以及机器翻译研究等场景,能够显著提升评估效率与一致性。

开源 free 对话助手
访问官网 ↗ GitHub ↗ 文档 ↗
GitHub 星标 ★ 91
维护状态 低维护
是否开源 是
定价模式 free

项目数据

分类对话助手
开发团队Coldmist-Lu
所属国家
官网地址
定价模式free
价格说明开源项目,提供错误分析提示词,用于ChatGPT机器翻译评估,完全免费。
访问状态
是否开源是
开源协议
主要语言Ruby
技术栈/模型chatgpt,evaluation-metrics,machine-translation,natural-language-processing,prompt-learning
GitHub 星标★ 91
30天Star增速
HF 下载量
上线时间2023-03-02 00:00:00
最近更新2026-04-02 00:00:00
维护状态低维护
中文支持
访问方式
移动端支持
综合评分
收录时间2026-08-09
浏览次数1

使用教程

核心亮点

  • 提供即用型提示词,无需编程即可在 ChatGPT 中执行翻译错误分析
  • 针对机器翻译常见错误类型(漏译、误译、术语)进行定向诊断
  • 输出格式规范,便于批量处理和多轮对话迭代评估

不足之处

  • 依赖 ChatGPT 模型能力,评估结果可能受模型偏见影响
  • 提示词未覆盖多语言特定场景,需用户自行调整
  • 文档/社区待观察

适用场景

  • 机器翻译质量抽检与错误分类
  • 翻译团队内部质量评估流程标准化
  • NLP 研究者快速验证翻译模型输出

替代项目

GEMBA、COMET、BLEURT

项目介绍

ErrorAnalysis_Prompt 是评测安全领域的开源项目,由 Coldmist-Lu 开发,2023 年首次发布。

它收录于评测安全分类,该分类目前共有 466 个项目,GitHub 星标数为 91。

项目已超过三个月没有代码更新,维护节奏明显放缓,最近一次代码更新于 2026-04-02。提供错误分析提示词,用于ChatGPT机器翻译评估,完全免费。

它主要面向的使用场景是:机器翻译质量抽检与错误分类。同类可对比的替代方案包括 GEMBA、COMET、BLEURT。

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