李婧璇

(桐城師范高等?？茖W(xué)校 旅游與公共管理系,安徽 桐城 231400)

在國內(nèi)外文化不斷融合的今天,越來越多的行業(yè)與場景需要語言翻譯.根據(jù)語言的使用率研究結(jié)果可知,在日常的生活中,經(jīng)常出現(xiàn)需要對英語進(jìn)行在線翻譯的情況[1-2].因而,近年來電子詞典翻譯行業(yè)勢頭發(fā)展越來越迅猛.隨著語言的普及以及人們對語言翻譯需求的不斷增加,翻譯軟件不斷優(yōu)化成為翻譯市場的剛需.在對軟件展開優(yōu)化前,通常采用評分的形式對在線翻譯軟件進(jìn)行打分,獲取軟件的翻譯分值,并根據(jù)軟件分值的薄弱部分展開優(yōu)化.在以往的評分過程中,原有的評分方法對于英語在線翻譯評分指標(biāo)的獲取較為籠統(tǒng),沒有對翻譯評分指標(biāo)劃分合理的層次,時常造成評分結(jié)果出現(xiàn)誤差的問題[3-5].針對原有方法在使用過程中出現(xiàn)的問題,引用模糊層次分析法對原有評分方法進(jìn)行改進(jìn),設(shè)計基于模糊層次分析法的英語在線翻譯自動評分方法.

模糊層次分析法是一種定性與定量相結(jié)合的系統(tǒng)分析方法,這種方法對于量化評價指標(biāo),選擇最優(yōu)方法提供依據(jù),并得到廣泛的應(yīng)用.使用此方法可將英語在線翻譯自動評分方法設(shè)定為多層級的結(jié)構(gòu),提升評分過程中的整體性,保證評分結(jié)果的精準(zhǔn)度.在此次方法設(shè)計中,將對評分中使用的指標(biāo)以及指標(biāo)層次展開合理的劃分,確保指標(biāo)符合模糊評價層次方法的使用需求.在完成方法設(shè)計后,構(gòu)建方法測試環(huán)節(jié),獲取此方法與原有評分方法的使用區(qū)別.

1 英語在線翻譯自動評分方法設(shè)計

圖1 英語在線翻譯自動評分方法設(shè)計流程

針對原有評分方法的使用問題,對原有方法中的薄弱部分加以分析,根據(jù)分析結(jié)果結(jié)合模糊層級分析方法,完成此次設(shè)計.具體方法設(shè)計流程如圖1所示.

根據(jù)圖1流程,完成自動評分方法的設(shè)計過程.在此設(shè)計中,將評分方法設(shè)計為3部分,分別為翻譯信息處理部分、評分指標(biāo)獲取部分以及自動評分部分.通過上述3部分實(shí)現(xiàn)自動評分方法的使用效果.

1.1 構(gòu)建在線翻譯信息資料庫

英語在線翻譯獲取的信息中一部分為文本信息,一部分為語音信息[6-7].在傳統(tǒng)的評分方法中將以上兩部分信息采用同樣的處理方法提取評分指標(biāo)的對應(yīng)內(nèi)容.在此次設(shè)計中,采用原有方法的信息處理方法完成文本部分信息的處理過程,并著重設(shè)計語音部分的信息處理方法.

在線翻譯中的語音是一種虛擬的信號,需要模數(shù)轉(zhuǎn)化數(shù)字信號后才能完成計算處理[8-10].首先對語音信息進(jìn)行采樣然后完成量化處理并存儲.將存儲的信息展開預(yù)處理.在語音信息的預(yù)處理過程中包括預(yù)加重、分幀、加窗以及端點(diǎn)檢測.通過語音信息的預(yù)處理,消除在線翻譯信息中的混疊、高次諧波失真等狀況,避免采集語音信號的設(shè)備對信號質(zhì)量帶來的影響.將完成預(yù)處理后的語音信息轉(zhuǎn)換為圖2方式表示.

圖2 語音翻譯信息預(yù)處理結(jié)果

圖3 語音信息濾波過程

采用Wiener濾波器對預(yù)處理后的信息進(jìn)行降噪.設(shè)定預(yù)處理后的信號在一點(diǎn)時間內(nèi)的觀測序列如下：

a(t)=ad(t)+an(t),t=t0,t1,…,tn

(1)

在式(1)中,ad(t)為有效信號[11],an(t)為噪聲信號,t為時間序列.設(shè)定此次設(shè)計中,引用的濾波器系數(shù)為l(t),fa(t)為經(jīng)過過濾后的信號.設(shè)定此次濾波結(jié)果期望值為無限接近ad(t),則有：

(2)

過濾信號與期望信號的誤差可以表示如下：

β(t)=|f(x)-a(t)|

(3)

將以上公式進(jìn)行整合可得出信息濾波標(biāo)準(zhǔn),采用均方誤差α(t),則有：

α(t)=E[β(t)2]

(4)

圖4 英語在線翻譯模糊層次分析模型結(jié)構(gòu)

采用上述公式完成對語音信息的濾波控制,將完成濾波后的信息數(shù)據(jù)與文本信息數(shù)據(jù)存儲至相同的數(shù)據(jù)庫內(nèi).將數(shù)據(jù)內(nèi)的信息經(jīng)過進(jìn)一步的處理,提取信息數(shù)據(jù)中的特征參數(shù).具體過程設(shè)定如圖3：

完成提取后的數(shù)據(jù)信息采用數(shù)據(jù)表的形式存儲到數(shù)據(jù)庫內(nèi),設(shè)定數(shù)據(jù)庫為此次自動評分方法中的信息資料庫,資料庫內(nèi)的信息為評分指標(biāo)的對應(yīng)內(nèi)容.

1.2 引用模糊層次分析法提取評分指標(biāo)

采用在線翻譯信息資料庫中的信息數(shù)據(jù)內(nèi)容,根據(jù)英語在線翻譯的相關(guān)內(nèi)容,構(gòu)建模糊層次分析模型結(jié)構(gòu),具體模型結(jié)構(gòu)如圖4.

根據(jù)圖4模型,將英語在線翻譯評分指標(biāo)采用指標(biāo)體系的形式顯示,指標(biāo)系統(tǒng)分為宏觀指標(biāo)[12]和微觀指標(biāo)[13]兩部分.將其通過表格的形式體現(xiàn)如表1.

使用表1指標(biāo)作為英語在線翻譯評分的指標(biāo)體系,結(jié)合上述數(shù)據(jù)資料庫,完成對評分內(nèi)容的層次劃分.采用劃分結(jié)果實(shí)現(xiàn)英語在線翻譯自動評分.

1.3 構(gòu)建自動評分模型

采用上述指標(biāo)參數(shù)構(gòu)建英語在線翻譯自動評分模型,為保證評分模型具有一定的置信度,在構(gòu)建模型前,制定評分標(biāo)準(zhǔn),此次評分標(biāo)準(zhǔn)依據(jù)英語四、六級翻譯標(biāo)準(zhǔn)[14-15]設(shè)定,具體評分標(biāo)準(zhǔn)設(shè)定如表2.

采用表2評分標(biāo)準(zhǔn)作為自動評分模型的評分依據(jù),通過評分依據(jù)可知,在英文在線翻譯中需要對其語義與語句進(jìn)行評分.因而,在此次評分模型的設(shè)計中,選用N-Gram相似性算法作為模型的構(gòu)建基礎(chǔ).設(shè)定在線翻譯數(shù)據(jù)庫為A,標(biāo)準(zhǔn)翻譯結(jié)果數(shù)據(jù)庫為B,設(shè)定A與B為N-Gram對,且S(a,b)=0.通過以上設(shè)定可得出兩者之間的相似性為：

S(a,b)=max(S(ai+N-1,j+N-1)+S(a,b))

(5)

式(5)中,i與j滿足A與B中至少包含一個N-Gram對,則有相似度公式為：

Sn(a,b)=max(Sn(am-1,n),Sn(am,n-1),Sn(am-n,n-n))

(6)

表1 英語在線翻譯評分指標(biāo)

表2 評分標(biāo)準(zhǔn)

通過式(6)獲取在線翻譯結(jié)果與標(biāo)準(zhǔn)翻譯結(jié)果的相似度.通過以上公式,可獲取評分結(jié)果的計算公式,具體如下所示.

(7)

通過式(7),獲取在線翻譯評分結(jié)果.為保證此次評分具有更高的精度,設(shè)定評分系數(shù)為0.5.使用這種設(shè)定使評分模型更加適用于英語在線翻譯的自動評分要求.具體模型如下所示：

(8)

通過式(8),完成評分結(jié)果的計算.在此次方法設(shè)計中,著重對指標(biāo)的提取部分展開優(yōu)化,確保評分結(jié)果的精度.至此,基于模糊層次分析法的英語在線翻譯自動評分方法設(shè)計完成.

2 方法測試

通過上述部分,完成基于模糊層次分析法的英語在線翻譯自動評分方法的設(shè)計工作.為對其展開更加細(xì)致的使用效果研究,采用對比實(shí)驗的方法,對比文中設(shè)計方法與原有評分方法的使用效果.

2.1 方法測試平臺

在原有方法的使用過程中,時常出現(xiàn)由于評分內(nèi)容層次劃分模糊造成的評分結(jié)果失真問題,針對上述問題,設(shè)定此次實(shí)驗的對象為原有方法與文中設(shè)計方法的評分結(jié)果的精準(zhǔn)度.為保證此次實(shí)驗過程中,不會發(fā)生由于設(shè)備選定造成的實(shí)驗結(jié)果可靠性下降情況.設(shè)定實(shí)驗中所用設(shè)備如表3所示.

表3 實(shí)驗設(shè)備設(shè)定

表4 實(shí)驗樣本

采用上述設(shè)備完成對實(shí)驗平臺的構(gòu)建,此次實(shí)驗將在數(shù)字信息實(shí)驗室完成,具體實(shí)驗室環(huán)境如圖5所示.

圖5 實(shí)驗環(huán)境

圖6 實(shí)驗結(jié)果對比

采用以上實(shí)驗環(huán)境,完成此次實(shí)驗的實(shí)施過程.獲取實(shí)驗結(jié)果,完成原有方法與文中設(shè)計方法的對比.

2.2 方法測試樣本

設(shè)定此次實(shí)驗中的實(shí)驗樣本為5種不同翻譯軟件翻譯出的部分信息數(shù)據(jù)集,通過原有方法與文中設(shè)計方法對實(shí)驗樣本進(jìn)行評分,對比兩者評分的精準(zhǔn)度.詳見表4.

將表4樣本輸入至實(shí)驗平臺,使用原有方法與文中設(shè)計方法評分過程,并與實(shí)驗平臺中設(shè)定的標(biāo)準(zhǔn)評分結(jié)果對比,獲取評分準(zhǔn)確率.

2.3 方法測試結(jié)果

通過圖6設(shè)定完成原有方法與文中設(shè)計方法評分精準(zhǔn)度的獲取工作,具體實(shí)驗結(jié)果如圖6.

通過上述實(shí)驗結(jié)果可知,文中設(shè)計評分方法的評分結(jié)果精準(zhǔn)度優(yōu)于原有方法評分結(jié)果精準(zhǔn)度.文中設(shè)計方法的評分結(jié)果較為穩(wěn)定,原有方法的評分結(jié)果精準(zhǔn)度波動較大,易造成評分結(jié)果可信度下降.通過實(shí)驗結(jié)果可知,采用模糊層次分析方法可有效提升評分結(jié)果的精準(zhǔn)度.在原有方法的使用過程中,評分結(jié)果的最高精準(zhǔn)度為87.21%,文中方法的最低評分精準(zhǔn)度為89.24%.通過具體的數(shù)據(jù)對比可知文中設(shè)計方法優(yōu)于原有方法.

3 結(jié)束語

在傳統(tǒng)評分方法的使用過程中,常因為評分指標(biāo)層次劃分結(jié)果較差造成評分結(jié)果精度較差的問題.針對這一問題,引用模糊層次分析法對原有方法展開優(yōu)化.通過實(shí)驗結(jié)果可知,優(yōu)化后的方法使用效果優(yōu)于原有方法.在日后的翻譯評分發(fā)展中,可應(yīng)用文中設(shè)計方法提升評分結(jié)果的可靠性,保證評分結(jié)果符合翻譯要求.