英語翻譯軟件視角下的翻譯改正算法研究

　　摘要目的：使得英語語言文學(xué)翻譯錯(cuò)語率降低。方法：塑造與實(shí)施漢英依存樹串實(shí)例機(jī)器翻譯系統(tǒng)，首先對(duì)知網(wǎng)運(yùn)算輸入需要翻譯的句子同實(shí)例庫(kù)內(nèi)源語言中的詞匯語義相似度進(jìn)行分析;接著對(duì)機(jī)器翻譯中相似實(shí)例檢索模塊與翻譯文誕生模塊形成過程進(jìn)行論述;再采用數(shù)據(jù)翻譯模型對(duì)英語語言的準(zhǔn)確翻譯進(jìn)行更進(jìn)一步校對(duì);最后對(duì)三種不同機(jī)器翻譯系統(tǒng)進(jìn)行相關(guān)實(shí)驗(yàn)比較分析。結(jié)果：表明本文所采用英語依存樹串實(shí)例機(jī)器翻譯系統(tǒng)翻譯的方法，其譯文具有較高準(zhǔn)確性與穩(wěn)定性。結(jié)論：該英語機(jī)器翻譯的錯(cuò)誤大大降低。

　　關(guān)鍵詞英語翻譯;機(jī)器翻譯;漢英依存樹串實(shí)例機(jī)器翻譯系統(tǒng);語義語言機(jī)器翻譯系統(tǒng)

　　英語教育論文英漢語法銜接手段翻譯方法

　　摘要：本文從照應(yīng)、替代、省略、連接四種語法銜接手段探討了英漢語銜接手段的差異以及調(diào)整英譯漢語法銜接手段的常用翻譯方法。英漢語法機(jī)制差異突出體現(xiàn)在形合與意合的問題上，兩種語言間的差異經(jīng)常成為翻譯的障礙。語法銜接機(jī)制發(fā)生沖突時(shí)，為了維持語篇的連貫性，有必要根據(jù)譯入語的銜接原則調(diào)整銜接模式。

　　機(jī)器翻譯是屬于自然語言翻譯范疇的核心部分，通常具有較高的社會(huì)應(yīng)用價(jià)值。機(jī)器翻譯也是屬于一種英語語言文學(xué)翻譯方法，不過該方法還是憑經(jīng)驗(yàn)進(jìn)行譯文，它不需要對(duì)句子的語法與語義進(jìn)行更深入了解與分析，就能提升英翻譯的效率[1]。但是由于該翻譯措施對(duì)實(shí)例庫(kù)要求比較嚴(yán)格，而傳統(tǒng)的機(jī)器翻譯一般是運(yùn)用管道形式逐次運(yùn)作對(duì)最初語料采取詞性標(biāo)識(shí)與句子語法分析，從而形成英語句子與語法結(jié)構(gòu)，使得英語翻譯過程中出現(xiàn)錯(cuò)迭代傳遞增多與結(jié)構(gòu)化實(shí)例發(fā)生錯(cuò)誤的情景大大提高，最終使得英語語言文學(xué)翻譯的錯(cuò)誤率也隨之提升。為了解決這方面難題，因此本文從英語翻譯軟件視角下對(duì)翻譯改正算法進(jìn)行詳細(xì)探討，最終目的就使英語語言文學(xué)翻譯的準(zhǔn)確率得到提高[2]。

　　1依存樹到串模型與相關(guān)計(jì)算

　　1.1依存樹到串模型分析

　　三元組屬于依存樹到串模型，當(dāng)中是一個(gè)翻譯對(duì)。在此模型中，D的含意為源語言的依存樹，S的含意為源語言的目標(biāo)詞語串，A的含意主要用來對(duì)D和S兩者之間的詞對(duì)齊關(guān)系的描述，根據(jù)依存樹到串雙語對(duì)齊模型的實(shí)例[3]。上端是源語言的依存樹D，D的每個(gè)節(jié)點(diǎn)主要包括詞性與詞語兩個(gè)屬性，各詞語下的英文代表各單詞相應(yīng)的詞語性質(zhì)。例如動(dòng)詞、名詞、形容詞通常分別用VV、NN、以及JJ所表示。(此文的詞性標(biāo)注標(biāo)準(zhǔn)來源于StanfordParser詞性標(biāo)注集)。單詞中還采用黑色線段一般是用來對(duì)詞語相互之間的關(guān)系進(jìn)行描述。下端時(shí)是中文句子所對(duì)應(yīng)的英文字符串序S,上端與下端的虛線的作用主要對(duì)漢語單詞節(jié)點(diǎn)與英語單詞兩者之間的對(duì)應(yīng)關(guān)系進(jìn)行描述[3]。

　　1.2知網(wǎng)的詞匯語義相近程度

　　近似度的取值范圍一般為[0，1]，W1與W2兩個(gè)不一樣的詞語之間的含意的近似度為：(,)(,)sinsemanticW1W2maxi1,2,n,j1,2,,ms1is2isim===(1)在(1)式中s1i(i=1,2,,n)與s2i(i=1,2,,m)主要用來對(duì)對(duì)Wi與W2兩個(gè)詞語中所存在n個(gè)與M個(gè)概念進(jìn)行闡述，兩個(gè)詞語中所表達(dá)的含意近似度是兩個(gè)詞語的概念近似最大值。詞語定義的近似度可以使用定義的義原相近的程度進(jìn)行表述，使用如下(2)式的運(yùn)算義原p1與p2的近似度。αα+=dSim(P,P)12(2)在(2)式中，α代表能夠調(diào)控的參數(shù)，d代表兩個(gè)義原在義原樹中的路徑距離，它的數(shù)值通常為0或者正數(shù)。

　　1.3對(duì)數(shù)線性模型

　　對(duì)于該模運(yùn)用多特點(diǎn)的思考識(shí)別模型。依據(jù)一個(gè)假設(shè)的句子：ffffIjJJI=,，形成設(shè)文eeIejeJJI=,,，最大的熵的翻譯模型如下：(,)1eheeJIJmIMmmJI∑==λ(3)對(duì)數(shù)線性模型可拓展性比較強(qiáng)，能夠依據(jù)不同的目標(biāo)要求對(duì)對(duì)應(yīng)特點(diǎn)進(jìn)行設(shè)定，還能夠把數(shù)種不同的語言學(xué)措施應(yīng)用到機(jī)器翻譯中來。機(jī)器翻譯系統(tǒng)的主要表現(xiàn)方式為正向譯文概率、反向譯文概率、以及譯文語言模型等特征函數(shù)。立足于翻譯系統(tǒng)的實(shí)際要求自動(dòng)設(shè)置特點(diǎn)函數(shù)與相應(yīng)的特權(quán)權(quán)重，再參照上式(3)就能夠得到對(duì)形成譯文得分最高為最佳譯文[4]。

　　1.4機(jī)器翻譯系統(tǒng)分析

　　運(yùn)用Sato&Nagao措施分析依存機(jī)構(gòu)，將依存樹到串對(duì)齊實(shí)例的源語言依存樹進(jìn)行它的表現(xiàn)方式進(jìn)行論述，再經(jīng)配套論述的方式對(duì)實(shí)例庫(kù)內(nèi)的實(shí)例片段進(jìn)行測(cè)試，從而獲得所需要錄入的句子，相近的實(shí)例測(cè)試得到完成。配套體現(xiàn)的表達(dá)方式通常為三種形分別為增加、過濾、以及替換。在未有目標(biāo)語詞串中，該目標(biāo)語詞串主要指依存樹架構(gòu)關(guān)系層，它相對(duì)應(yīng)的翻譯出來的語句表現(xiàn)形式也將發(fā)生改變[5]。

　　源語言的依存樹到串實(shí)例D3與實(shí)例D5在實(shí)例庫(kù)的結(jié)構(gòu)。源語言的依存樹到串實(shí)例D3與實(shí)例D5在實(shí)例庫(kù)的結(jié)構(gòu)展現(xiàn)在實(shí)際庫(kù)例中，比如類似于e21、e51的標(biāo)識(shí)，一般是采用單詞的順序?qū)ζ鋵?shí)施標(biāo)號(hào)，S(目標(biāo)詞語串)的標(biāo)號(hào)是在前面標(biāo)識(shí)了“e”。比如將中文“她買了一本英語書”，再與源語言實(shí)例D3與D5相互融合，通過測(cè)試而取得[c21,[r,c23[c51]]]是屬于它當(dāng)中一個(gè)相對(duì)應(yīng)的表現(xiàn)形式，經(jīng)過此目標(biāo)配套表現(xiàn)形式獲得錄入語句的目標(biāo)語譯文是Ibuyapoliticsbook。

　　根據(jù)該文對(duì)數(shù)性模型，采用特征函數(shù)具體表現(xiàn)如下：(1)正向譯文概率與反向譯文概率，倘若單詞量一樣時(shí)，兩種句子(即譯句與被譯句)之間具有較多一樣的單詞量，如果使用特征函數(shù)就更加容易形成比較正確的翻譯。(2)語言模型。倘若要形成高質(zhì)量的譯文，通常是就要使用這種函數(shù)來進(jìn)行考核，提升譯文句子流利、順暢程度。此文以目標(biāo)語言的語言模型，得出目標(biāo)語言中所包含的譯文片斷的概率。

　　2相關(guān)試驗(yàn)

　　2.1試驗(yàn)設(shè)定

　　試驗(yàn)語料使用是CWMT2015官方測(cè)評(píng)用的漢英新聞?wù)Z料，由于受到實(shí)驗(yàn)系統(tǒng)限止，從中挑選出42萬句語料，當(dāng)然此語料也是屬于英語與漢語的平行語料，把這些挑選出來的語料看成為英漢雙語實(shí)際應(yīng)用庫(kù)例中的初始語料[6]。把CWMT2015國(guó)家測(cè)試集看成檢測(cè)集，語言欄是指檢測(cè)的句子語種為英語與漢語兩種語言，開發(fā)集欄主要是指CWMT2015官方評(píng)測(cè)用的測(cè)試集中挑選出來漢英新聞?wù)Z料數(shù)量作為初始語料，檢測(cè)集欄中是指實(shí)驗(yàn)被測(cè)試的語句數(shù)量。

　　2.2試驗(yàn)結(jié)果與剖析

　　為了對(duì)此文的依存樹串實(shí)例機(jī)器英語翻譯系統(tǒng)的有效果性進(jìn)行測(cè)試，本試驗(yàn)的語料庫(kù)作為基礎(chǔ)，然后對(duì)本文系統(tǒng)進(jìn)行對(duì)比分析，三個(gè)機(jī)器翻譯系統(tǒng)譯文結(jié)果，就是指屬于等待評(píng)價(jià)譯文與參考譯文的n-單位片段實(shí)現(xiàn)的比較分析。該列表當(dāng)中的數(shù)值，也叫BLEU值，倘若計(jì)算結(jié)果匹配值越大，那么等待評(píng)價(jià)的譯文質(zhì)量就越佳。第三列表中數(shù)值，也叫NTST值。該數(shù)值衡量譯文質(zhì)量的標(biāo)準(zhǔn)參考值，該列表數(shù)值越高，說明其等待評(píng)價(jià)譯文的質(zhì)量就越佳。

　　通過數(shù)據(jù)比較能夠知道，第二列與第三列表中此文依存樹串實(shí)例機(jī)器英語翻譯系統(tǒng)數(shù)值比其它兩款機(jī)器翻譯系統(tǒng)的數(shù)值均要高，這就體現(xiàn)依存樹串實(shí)例機(jī)器英語翻譯系統(tǒng)的性能更佳，是屬于一種譯文質(zhì)量較好的翻譯系統(tǒng)。本試驗(yàn)是通過上文所論述的三種不一樣的翻譯系統(tǒng)將中文翻譯成為英文結(jié)果，從中整理某一部分的譯文進(jìn)行分析。所檢驗(yàn)的中文語句是“信息產(chǎn)業(yè)展現(xiàn)快速發(fā)展的趨勢(shì)”，通過三種不同的譯文系統(tǒng)進(jìn)行翻譯，而所得到譯成英文的情況。

　　三種翻譯系統(tǒng)的譯文差異進(jìn)行分析，發(fā)現(xiàn)主要在于對(duì)“快速發(fā)展”這詞，語義語言機(jī)器翻譯系統(tǒng)的譯文為“Keepingthemomengtumgoing”,與開源統(tǒng)計(jì)機(jī)器翻譯系統(tǒng)的譯文“fastchange”的原詞具有很高差異，這與英語的語議與語法均不相符。而依存樹串實(shí)例機(jī)器英語翻譯系統(tǒng)對(duì)此詞的譯文結(jié)果，盡管與相關(guān)參考譯文相比較，還存在一些不足，比如語序沒有統(tǒng)一，但是能與語義要求相符，因此其準(zhǔn)確性高[7]。兩種系統(tǒng)對(duì)實(shí)驗(yàn)語料庫(kù)中的語句進(jìn)行英文翻譯成漢語與漢語翻譯成英文的結(jié)果。兩個(gè)表中第一列是兩種系統(tǒng)對(duì)每個(gè)句子平均翻譯結(jié)果，語義語言機(jī)器翻譯系系數(shù)大于此文依存樹串實(shí)例機(jī)器英語翻譯系統(tǒng)的平均數(shù)，這就體現(xiàn)了此文依存樹串實(shí)例機(jī)器英語翻譯系統(tǒng)的翻譯的結(jié)果錯(cuò)誤較少。

　　再對(duì)兩表中的準(zhǔn)確翻譯召回率進(jìn)行比較，就能比較清楚地看出此依存樹串實(shí)例機(jī)器英語翻譯系統(tǒng)比語義語言機(jī)器翻譯系統(tǒng)要高;對(duì)結(jié)果中首位準(zhǔn)確翻譯率與結(jié)果中前兩位準(zhǔn)確翻譯率進(jìn)行比較，發(fā)現(xiàn)此文依存樹串實(shí)例機(jī)器英語翻譯系統(tǒng)較語義語言機(jī)器翻譯系統(tǒng)均要高。通過以上比較分析可知，此文依存樹串實(shí)例機(jī)器英語翻譯系統(tǒng)能夠使得翻譯準(zhǔn)確率得到提升，具有較強(qiáng)的英語語言文學(xué)翻譯功能[8]。

　　3結(jié)論

　　本文通過塑造依存樹串實(shí)例機(jī)器英語翻譯系統(tǒng)，并采取相關(guān)實(shí)驗(yàn)，通過從譯文中各句的翻譯結(jié)果(平均數(shù))、譯文結(jié)果中準(zhǔn)確翻譯的召回率、譯文結(jié)果準(zhǔn)確翻譯率(第一位)、譯文結(jié)果中準(zhǔn)確翻譯率(前兩位)等方面進(jìn)行比較分析，最后實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，依存樹串實(shí)例機(jī)器英語翻譯系統(tǒng)較語義語言機(jī)器翻譯系統(tǒng)翻譯譯文準(zhǔn)確率更高，由此更加體現(xiàn)了該系統(tǒng)具有較強(qiáng)的英語語言文學(xué)翻譯功能。

　　參考文獻(xiàn)

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　　[3]王丹丹.基于實(shí)例的漢英依存樹到串機(jī)器翻譯方法研究[D].北京：北京交通大學(xué),2016.

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