SapienzaNLP 开源 doc-context-mt-eval：文档上下文对 LLM 机器翻译评估影响的官方代码

SapienzaNLP 发布 doc-context-mt-eval 官方代码仓库，对应其 Findings of EMNLP 2026 论文，研究文档级上下文对 LLM 机器翻译评估的影响。结果显示文档上下文的收益因数据集而异，可能部分源于输入重复，而 LoRA 微调始终能提升评估性能，且有文档上下文时增益更大。仓库包含数据预处理、评估、元评估和微调四个阶段，基于 WMT 数据，支持参考有无与段落级/文档级四种场景组合。