[发明专利]一种译员分级索引的方法

说明书

技术领域

本发明涉及翻译技术领域，具体而言，涉及一种译员分级索引的方法。

背景技术

为将待翻译的文档分配给合适的译员，一个需考虑的重要因素是文档的翻译难度和译员翻译能力的匹配问题，所以对于翻译行业或翻译公司来说，确定译员的翻译能力和翻译等级是一件非常重要的工作。一般对于译员的翻译能力进行判断，是通过标准测试+专家评分的机制进行，即提供标准的测试文档给待测译员进行翻译，然后通过专家对译员的翻译文档进行评分，根据多篇测试文档的评分值，从而得到译员的翻译能力分值，根据译员的能力分值给定相应的翻译等级，这种评测相对比较主观，并没有客观的考虑译员翻译过的稿件中的字符参数。同时这种测试方法由于无法做到实时性，给出的译员的翻译等级相对译员的翻译能力也会有一定滞后。

不同的译员翻译的词汇和语句不同，目前在为每个译员分配任务时，采用的是主观的分配，并没有客观的考虑待译稿件的字符的参数与译员翻译过的稿件中的字符参数是否匹配，这种匹配也是影响稿件的翻译质量的因素之一。

发明内容

本发明旨在提供一种译员分级索引的方法，解决了由于没有客观的根据译员的译后稿件中的字符参数确定译员翻译等级，影响译员分级检索的问题。

本发明公开了一种译员分级索引的方法，包括：

确定归属同一用户ID的多篇译后文档；

确定每篇所述译后文档的语句参数和词汇参数，根据所述参数计算出相对应的归一系数；

根据所述归一系数在等级标识数据库中匹配相应的级别；

建立所述级别与所述用户ID的关联关系；

根据所述关联关系，以所述级别作为索引词建立所述用户ID的索引关系。

优选地，在建立了所述级别与所述用户ID的关联关系后，还包括：

在一定的时间阀值范围内，重新确定所述用户ID的多篇译后文档；

重新建立所述级别与所述用户ID的关联关系，以用于实时更新所述用户ID的索引关系。

优选地，所述语句参数为语句复杂度；

计算所述语句复杂度的过程包括：

分析出所述译后文档的整句的平均长度、所述整句中的第一类子句的平均长度、长句的平均长度和所述长句中的第二类子句的平均长度；

按照语句复杂度计算公式计算，得到所述译后文档的所述语句复杂度；所述语句复杂度计算公式如下：

diff_sentence＝K₂₁·MLS+K₂₂·MLC+K₂₃·MLL+K₂₄·MLCL；

其中，diff_sentence为语句复杂度，MLS为所述整句的平均长度，MLC为所述第一类子句的平均长度，MLL为所述长句的平均长度，MLCL为所述第二类子句的平均长度，K₂₁、K₂₂、K₂₃和K₂₄为通过样本计算得到语句复杂度调节系数。

优选地，所述词汇参数为词汇复杂度；

计算所述词汇复杂度的过程包括：

分析出所述译后文档中的词汇等级、类符形符比和实义词词义密度；

按照词汇复杂度计算公式计算，得到所述译后文档的词汇复杂度；所述词汇复杂度计算公式如下：

diff_word＝K₁₁·grade_word+K₁₂·STTR+K₁₃·density_notional

其中，diff_word为所述文档词汇复杂度，grade_word为所述文档的词汇等级，STTR为所述文档的类符形符比，density_notional为所述文档的实义词词义密度，K₁₁、K₁₂和K₁₃为通过样本计算得到词汇复杂度调节系数。

优选地，分析所述译后文档的词汇等级的过程包括：

对所述译后文档进行分词处理，得到所述译后文档中的所有词汇，并统计词汇总数；

将得到的每个所述词汇在词汇分级表中进行匹配，得到每个所述词汇的词汇级别；所述词汇级别为一级、二级、三级或四级；

分别统计所述词汇级别为二级或二级以上的级别的所述词汇的数量；

计算所述文档的词汇等级的过程包括：

按照词汇等级计算公式计算出所述文档的词汇等级，所述词汇等级计算公式如下：