郭蕾

關(guān)鍵詞： 自然語言處理; 英語翻譯; 智能評分系統(tǒng); 資料庫; 特征提取; BP網(wǎng)絡(luò)

中圖分類號： TN912.34?34; G633 ? ? ? ? ? ? ? 文獻標識碼： A ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?文章編號： 1004?373X（2019）04?0158?03

Design of intelligent computer scoring system based on natural language

processing for English translation

GUO Lei

（Yangtze University， Jingzhou 434023， China）

Abstract： Since the current scoring system has the disadvantages of long running time， and large deviation between scoring results and manual scoring results， an intelligent computer scoring system based on natural language processing is designed for English translation， so as to reduce the workload of manual scoring and improve the scoring efficiency. The structure layers of the English translation scoring system is constructed， including the translation data collection module， information feature extraction module， analysis model construction module and result feedback scoring module. The language model of the English translation scoring system is established. The probability distribution for the specific sentence or word sequence of the translation is summarized by using the model. The information features of users′ English translation documents and translation training sets are extracted. The similarities between feature keywords are calculated according to the extracted feature results. The fitting calculation is conducted by using the particle swarm optimized BP network， so as to realize intelligent scoring for English translation. The experimental results show that the minimum difference between the score of the designed intelligent scoring system and the manual score is only 0.1， and in comparison with the existing scoring system， the designed intelligent scoring system has a much higher score accuracy， less running time of scoring， and more stable operation.

Keywords： natural language processing; English translation; intelligent scoring system; database; feature extraction; BP network

0 ?引 ?言

隨著國際經(jīng)濟形勢的發(fā)展與國際貿(mào)易的拓展，英語這一國際通用語言的學(xué)習(xí)也受到了越來越多的重視[1?2]。英語學(xué)習(xí)中，翻譯練習(xí)是必不可少的部分，英語翻譯的評分已逐步從全人工評分，逐漸轉(zhuǎn)入半人工參與機器評分和計算機智能評分[3]。英語翻譯計算機智能評分系統(tǒng)設(shè)計是當(dāng)前智能評測方面的重點研究課題，受到了很多專家與學(xué)者的重視[4?5]。

文獻[6]中采用基于隱馬爾科夫模型的英語譯文評分系統(tǒng)，結(jié)合馬爾科夫模型與維特比對比系統(tǒng)輸入譯文與參照譯文間的相近詞，并對相近詞進行匹配，計算二者之間的近似度，進而對比譯文語句之間的相似度，根據(jù)對比結(jié)果，實現(xiàn)譯文評分。該系統(tǒng)評分結(jié)果的準確度較高，但計算量較大，耗時較長。文獻[7]設(shè)計的基于語料庫的英語翻譯評分系統(tǒng)，通過對語料庫材料結(jié)構(gòu)的詞語搭配分析，獲得詞語配準比，對比輸入譯文的詞語搭配與結(jié)構(gòu)，對譯文進行評分。該系統(tǒng)的評分結(jié)果誤差較大，且詞語配比分析過程復(fù)雜。

針對現(xiàn)有評分系統(tǒng)中存在的問題，設(shè)計一種基于自然語言處理的英語翻譯計算機智能評分系統(tǒng)。通過仿真實驗，將該系統(tǒng)與當(dāng)前評分系統(tǒng)及人工評分方式進行比較，驗證了所設(shè)計評分系統(tǒng)具有較高的運行穩(wěn)定性與準確性，整體性能優(yōu)于當(dāng)前評分系統(tǒng)。

1 ?英語翻譯計算機智能評分系統(tǒng)設(shè)計

1.1 ?英語翻譯評分系統(tǒng)結(jié)構(gòu)層次構(gòu)建

所設(shè)計的英語翻譯計算機智能評分系統(tǒng)模塊主要有：譯文資料收錄模塊、信息特征提取模塊、分析模型構(gòu)建模塊和結(jié)果反饋評分模塊。各模塊的層次關(guān)系見圖1。

在系統(tǒng)初始階段，通過譯文資料收錄模塊錄入學(xué)生的英語譯文，經(jīng)由收錄模塊處理，生成標準化格式的資料庫文件。信息特征提取模塊主要用于資料庫文件的內(nèi)容細分，利用模塊軟件算法實現(xiàn)文件特征提取。分析模型構(gòu)建模塊主要是根據(jù)信息特征提取模塊得到的特征提取結(jié)果，構(gòu)建分數(shù)評定模型并生成對應(yīng)的模型文件。在此基礎(chǔ)上，通過結(jié)果反饋評價模塊完成譯文評分與評語反饋[8]。

1.2 ?基于自然語言處理的英語翻譯評分系統(tǒng)

自然語言處理系統(tǒng)是用于人與計算機間有效通信的計算機智能系統(tǒng)。該系統(tǒng)可作為英語翻譯評分系統(tǒng)的輔助部分來實現(xiàn)信息交互。綜合分析評分系統(tǒng)的各層次模塊，得到基于自然語言處理的英語翻譯系統(tǒng)的整體構(gòu)架如圖2所示。用戶通過用戶端上傳譯文，經(jīng)過計算機的自然語言智能處理與信息交互后，輸入到系統(tǒng)的英語翻譯評分模型中，利用模型文件完成評分并將評分與評價結(jié)果反饋到用戶端;同時人工檢閱評測端可利用信息交互模塊查閱用戶的英語翻譯文檔，并選擇文檔轉(zhuǎn)換格式及訓(xùn)練模型譯文集數(shù)據(jù)，提高評分模塊的整體效果。

2 ?英語翻譯評分系統(tǒng)的實現(xiàn)

2.1 ?英語翻譯評分系統(tǒng)的語言模型

統(tǒng)計語言模型能夠給出譯文特定句子序列或詞語序列的概率分布[9?10]。

為簡化計算，降低復(fù)雜度，引入三元模型。設(shè)三元語言模型內(nèi)含的優(yōu)先集合為[V]，三元組合為[（u，v，w）]，對應(yīng)的參數(shù)為[q（wu，v）]，且滿足[w∈v?{STOP}]，[u，v∈v?{*}]。[q（wu，v）]代表二元組合已知時，單詞[u]和[v]之后出現(xiàn)單詞[w]的概率。對于某一譯文句子[x1x2…xn]的三元語言模型概率分布式為：

[p（x1x2…xn）=i=1q（xixi-2xi-1）] ?（1）

[q（wu，v）]需要滿足的限制條件為：

[q（wu，v）≥0，且w∈v?{STOP}q（wu，v）=1] ?（2）

利用最大似然估計算法計算可求解[q（wu，v）]，對應(yīng)的計算式為：

[q（wu，v）=c（u，v，w）c（u，v）] ?（3）

式中：[c（u，v，w）]代表譯文訓(xùn)練集中[（u，v，w）]出現(xiàn)的頻次;[c（u，v）]為[（u，v）]在譯文訓(xùn)練集中出現(xiàn)的頻次。

針對不是所有在譯文訓(xùn)練集中未出現(xiàn)的三元組合的概率為0這一問題，引入平滑算法，得到語言模型的描述式為：

[q（wu，v）=λ1*q（wu，v）+λ2*q（wv）+λ3*q（w）] （4）

式中：[λ1]，[λ2]，[λ3]代表平滑系數(shù)，且滿足[λ1，λ2，λ3≥0，][λ1+λ2+λ3=1];[q（wv）]代表單詞[v]已知時，單詞[v]之后出現(xiàn)單詞[w]的概率;[q（w）]代表單詞[w]出現(xiàn)的總概率。

根據(jù)各單詞出現(xiàn)的頻次及用戶英語翻譯文檔與標準譯文集的概率分布結(jié)果，完成用戶英語翻譯文檔的信息特征提取與譯文訓(xùn)練集的信息特征提取，實現(xiàn)信息特征提取模塊的特征提取功能。

2.2 ?相似度計算與英語翻譯評分

為計算用戶翻譯結(jié)果與標準答案的相似度，引入關(guān)鍵詞語的相似度計算，詞語相似度的計算公式為：

[sim Word（A，B）=Same（A，B）Num（A）+Num（B）] ? ? ? （5）

式中：[sim Word（A，B）]為句子[A]與[B]的詞形相似度;[Same（A，B）]代表句子[A]與[B]中相同詞的數(shù)量;[Num（A）]與[Num（B）]分別代表句子[A]與[B]中的詞語數(shù)量。

計算特征關(guān)鍵詞相似度，采用粒子群優(yōu)化后的BP網(wǎng)絡(luò)進行擬合計算，根據(jù)計算結(jié)果與設(shè)定的評分標準進行對比，得到待評分譯文的打分結(jié)果，并依據(jù)關(guān)鍵詞相似度值的大小，分析用戶英語翻譯中的錯誤點，給出相應(yīng)的評語，實現(xiàn)英語翻譯的智能評分與結(jié)果反饋。

3 ?實驗結(jié)果與分析

為了驗證所設(shè)計的基于自然語言處理的英語翻譯計算機智能評分系統(tǒng)的性能，需要進行一次仿真實驗。實驗平臺系統(tǒng)為Windows 7系統(tǒng)，CPU主頻為2.0 GHz，睿頻為2.6 GHz，運行內(nèi)存為6 GB，存儲空間為64 GB，利用Matlab 7.1進行仿真實驗結(jié)果的圖、表繪制，系統(tǒng)實現(xiàn)算法的編程語言為Visual C++。采用所設(shè)計系統(tǒng)與現(xiàn)有評分系統(tǒng)以及人工評分方法進行實驗，設(shè)定的評分總分值為100分，分別對比評分分數(shù)，實驗結(jié)果如表1所示。表1中：DE表示待評分英語翻譯文件;RM表示評分方式;RA，RB，RC分別表示所設(shè)計系統(tǒng)、現(xiàn)有評分系統(tǒng)以及人工評分方法;SC表示分值，單位為分，用字母C表示。

根據(jù)表1數(shù)據(jù)可知，所設(shè)計系統(tǒng)的評分結(jié)果更接近人工評分結(jié)果，最低差值為0.1 C，最高差值為0.3 C，說明所設(shè)計英語翻譯評分系統(tǒng)的評分誤差較小，評分性能較好。采用所設(shè)計系統(tǒng)與現(xiàn)有評分系統(tǒng)進行實驗，對比評分過程的運行時間，實驗結(jié)果如圖3所示。圖3中，RA，RB分別表示所設(shè)計系統(tǒng)與現(xiàn)有評分系統(tǒng)。

根據(jù)圖3可知，所設(shè)計系統(tǒng)的評分運行時間變化曲線波動范圍小于現(xiàn)有評分系統(tǒng)運行時間變化曲線的波動范圍，說明所設(shè)計系統(tǒng)的運行穩(wěn)定性更好。對于譯文樣本2，所設(shè)計系統(tǒng)的評分時間為4.7 s，現(xiàn)有評分系統(tǒng)的評分時間為6.1 s;對于譯文樣本4，所設(shè)計系統(tǒng)與現(xiàn)有評分系統(tǒng)的評分時間分別為4.9 s和5.9 s。可知對于同一譯文樣本，所設(shè)計系統(tǒng)的運行時間明顯低于現(xiàn)有評分系統(tǒng)，說明所設(shè)計系統(tǒng)的評分效率更高。

4 ?結(jié) ?語

本文設(shè)計一種基于自然語言處理的英語翻譯計算機智能評分系統(tǒng)。構(gòu)建系統(tǒng)的層次結(jié)構(gòu)后，進行各層次模塊設(shè)計，結(jié)合系統(tǒng)模塊的運行流程，獲得翻譯評分系統(tǒng)的整體構(gòu)架，采取語言模型等相關(guān)算法實現(xiàn)對應(yīng)模塊的效用。實驗結(jié)果表明，所設(shè)計系統(tǒng)的整體性能優(yōu)于傳統(tǒng)系統(tǒng)，說明其具有較強的實用性。

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