在机器翻译领域中，Statistical Machine Translation（统计机器翻译，缩写为SMT）是一种基于统计模型的翻译方法。SMT评分标准是指对SMT系统进行评估和比较的一套指标和规范。这些评分标准主要用于确定翻译质量的好坏，帮助改进和优化SMT系统。
BLEU（Bilingual Evaluation Understudy）是一种常用的SMT评分标准之一。它通过比较自动翻译结果和人工参考译文之间的匹配程度来计算翻译的准确性。
BLEU评分的计算方法基于n-gram匹配，即将自动翻译结果和人工参考译文分别切分成不同长度的词组，然后计算两者之间的相似度。BLEU分数介于0到1之间，越接近1表示翻译质量越高。
NIST（National Institute of Standards and Technology）是另一种常用的SMT评分标准。与BLEU评分类似，NIST评分也是通过比较自动翻译结果和人工参考译文来衡量翻译质量。
NIST评分使用的是一种相对的衡量方法，将自动翻译结果和多个人工参考译文进行比对，并计算出一个加权平均值。NIST分数越高表示翻译质量越好。
TER（Translation Edit Rate）是另一个常用的SMT评分标准，它主要关注翻译结果和参考译文之间的编辑距离。
TER评分通过计算将参考译文转换为自动翻译结果所需要的编辑操作数量来衡量翻译的准确性。TER分数越低表示翻译质量越好。
在SMT领域上，根据系统实现方式和特点的不同，可以将SMT方法分为以下几类：
基于短语的SMT（Phrase-based SMT）是最早和最常用的SMT方法之一。它将源语言句子切分成短语，并将这些短语与目标语言的翻译短语进行匹配。短语的选择和排序是基于统计模型进行的。
基于短语的SMT通过引入短语对齐模型来建立源语言和目标语言之间的对应关系，然后使用统计模型对新句子的翻译进行生成。这种方法适用于较小的平行语料库。
基于句法的SMT（Syntax-based SMT）是一种利用源语言和目标语言的句法结构进行翻译的方法。它通过生成源语言句子的句法结构树，然后基于这些结构树进行翻译和生成目标语言句子。
基于句法的SMT相比于基于短语的SMT能够处理更加复杂的语法结构，从而提高翻译的准确性。但是这种方法需要更多的语言资源和计算资源。
神经网络机器翻译（Neural Machine Translation，缩写为NMT）是近年来发展起来的一种基于神经网络的翻译方法。它通过将源语言句子作为输入，直接生成目标语言句子的方式进行翻译。
NMT方法利用神经网络模型进行端到端的训练，可以捕捉更多的上下文信息和语义特征，从而提高翻译质量。然而，这种方法通常需要更多的训练数据和计算资源。
总结一下，SMT评分标准是用于衡量机器翻译质量的一组指标和规范，其中BLEU、NIST和TER是常用的评分方法。根据系统实现方式和特点的不同，SMT方法可分为基于短语的SMT、基于句法的SMT和神经网络机器翻译。每种方法都有其优势和适用场景，通过对不同方法的研究和改进，可以不断提升机器翻译的质量和性能。