[发明专利]基于逆向矩阵分析的人机反馈翻译方法与系统有效
申请号: | 202010505910.0 | 申请日: | 2020-06-09 |
公开(公告)号: | CN111680524B | 公开(公告)日: | 2023-06-06 |
发明(设计)人: | 何征宇 | 申请(专利权)人: | 语联网(武汉)信息技术有限公司 |
主分类号: | G06F40/58 | 分类号: | G06F40/58;G06F40/44 |
代理公司: | 暂无信息 | 代理人: | 暂无信息 |
地址: | 430073 湖北省武汉市武汉东湖新技术*** | 国省代码: | 湖北;42 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 基于 逆向 矩阵 分析 人机 反馈 翻译 方法 系统 | ||
1.一种基于逆向矩阵分析的人机反馈翻译方法,所述方法包括如下步骤:
S1:接收待译文档TobeDoc;
S2:对所述待译文档TobeDoc进行语义识别,得到以语义句子为单位的语义句子集TobeSen,所述语义句子集TobeSen由多个语义句子Seni组成,i=1,2,……为正整数;
S3:对所述语义句子集TobeSen中的每一个语义句子Seni,执行如下翻译处理过程,直到所有语义句子均被翻译处理:
F001:对于每一个语义句子Seni,利用组合机器翻译工具对其进行翻译,输出至少三个目标译文Y1、Y2、Y3;
其中,所述组合机器翻译工具包括至少三个机器翻译引擎,所述三个目标译文Y1、Y2、Y3分别由所述三个机器翻译引擎输出;
F002:分别计算三个目标译文Y1、Y2、Y3两两之间的相似度Sij与差异度Dij,从而得到相似度矩阵Sm与差异度矩阵Dm;
F003:基于所述相似度矩阵与差异度矩阵,选择三个目标译文Y1、Y2、Y3之一作为每一个语义句子Seni的翻译结果;
F004:基于所述相似度矩阵与差异度矩阵,选择所述三个目标译文Y1、Y2、Y3之一对应的机器翻译引擎作为逆向翻译引擎,所述逆向翻译引擎选择三个目标译文Y1、Y2、Y3之一,将其逆向翻译;
F005:将所述逆向翻译的结果与所述语义句子Seni的差异度对比显示在人机共译界面;
所述步骤F003具体包括:
查找所述相似度矩阵Sm中最大元素值Smax;
查找所述差异度矩阵Dm中最小元素值Dmin;
将所述最大元素值Smax与最小元素值Dmin对应的共同目标译文作为所述语义句子Seni的翻译结果;
所述步骤F004具体包括:
查找所述相似度矩阵Sm中最小元素值Smin;
查找所述差异度矩阵Dm中最大元素值Dmax;
将输出所述最小元素值Smin与最大元素值Dmax对应的共同目标译文的机器翻译引擎作为所述逆向翻译引擎。
2.如权利要求1所述的人机反馈翻译方法,其特征在于:
降低所述逆向翻译引擎对应的相似度矩阵元素的权重。
3.如权利要求1所述的人机反馈翻译方法,其特征在于:
提升输出所述最大元素值Smax与最小元素值Dmin对应的共同目标译文的机器翻译引擎对应的差异度矩阵元素的权重。
4.如权利要求1所述的人机反馈翻译方法,其特征在于:
所述组合机器翻译工具的三个机器翻译引擎包括ICAT、TRADOS、LINGOES。
5.如权利要求1所述的人机反馈翻译方法,其特征在于:
所述逆向翻译是指将所述目标译文通过所述三个机器翻译引擎之一翻译成所述待译文档TobeDoc的语种。
6.一种具备反馈调节的人机共译系统,所述人机共译系统包括组合机器翻译工具以及人机共译界面,其特征在于:
所述人机共译系统还包括语义识别引擎以及矩阵生成引擎,用于实现权利要求1-5任一项所述的方法。
7.一种计算机可读存储介质,其上存储有计算机可执行程序指令,通过处理器执行所述可执行程序指令,用于实现权利要求1-5任一项所述的方法。
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