一种翻译行业风险项目通用推荐译员方法技术

本发明专利技术提供了一种翻译行业风险项目通用推荐译员方法，涉及互联网翻译行业项目智能处理技术领域，包括：将待翻译稿件的属性特征，分别与每个译员对应的属性特征进行首次匹配；同时，将待翻译稿件的稿件特征同每个译员的历史翻译的稿件特征进行相似度匹配；对两次匹配结果进行加权分析，从分析结果中选择出匹配程度最高的数据所对应的译员。解决了现有技术不能筛选出符合用户翻译稿件需求的译员的问题。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及互联网翻译行业项目智能处理
，特别是涉及一种翻译行业风 险项目通用推荐译员方法。
技术介绍
随着互联网的兴起，一些中大型的翻译公司都将通过平台在线规模化处理翻译项 目，这样可以极大提高处理效率和产能。但同时对于风险项目的保质，按时交付一直是一个 棘手且严峻的问题。一个风险项目的特征通常满足以下几个条件： (1)稿件非常难，能翻译此稿件译员较少； (2)稿件所剩的交付时间太少，大多数译员不愿意领取； (3)稿件价格太便宜，大多数译员不愿领取； (4)稿件要求提交时间比较短（例如30分钟）但平台译员不活跃，导致稿件不能 及时领取，出现风险。
技术实现思路
本专利技术所要解决的技术问题是现有技术不能筛选出符合用户翻译稿件需求的译 员。 为了解决上述问题，本专利技术公开了，包 括： 将待翻译稿件的属性特征，分别与每个译员对应的属性特征进行首次匹配： 同时，将待翻译稿件的稿件特征同每个译员的历史翻译的稿件特征进行相似度匹 配： 对两次匹配结果进行加权分析，从分析结果中选择出匹配程度最高的数据所对应 的译员。 进一步，所述首次匹配的过程为： 根据所述译员的属性特征和待翻译稿件的属性特征进行对比筛选，对筛选后的译 员的每个属性特征进行归一化处理和偏离度计算。 进一步，所述待翻译稿件的属性特征至少包括以下之一：所述待翻译稿件的语种、 所述待翻译稿件涉及的行业领域、所述待翻译稿件所属稿件类型、所述待翻译稿件对语言 能力质量的要求、所述待翻译稿件对专业能力质量的要求、所述待翻译稿件对翻译速度的 要求、所述待翻译稿件提供的翻译价格。 进一步，所述译员对应的属性特征至少包括从存储译员的各属性特征的译员基因 库中提取出的评价所述译员能力的能力属性特征，所述能力属性特征至少包括以下之一： 译员擅长翻译的语种、译员擅长翻译的行业领域、译员擅长翻译的稿件类型、译员翻译稿件 的速度、评价译员语言能力的评级、评价译员的专业能力评级、译员翻译稿件的价格。 进一步，所述归一化处理的方法为： y = (χ-MinValue)/(MaxValue-MinValue), 其中x为当前译员的当前属性特征的对应值，MaxValue、MinValue分别为全部所 述译员中筛选的当前属性特征的最大值和最小值；y为归一化处理的结果： 所述偏离度计算的方法为： Dev = sin ((ProperyValue/2〇-l))* (2/pi) 其中： ProperyValue表示经归一化处理后的译员的当前属性特征值； Dev为所述译员的当前属性特征的偏离度值。 进一步，所述相似度匹配的过程包括： 根据所述译员的历史翻译稿件的属性特征和待翻译稿件的属性特征进行对比筛 选，筛选选取出属性特征相接近的译员进行相似度匹配； 从待翻译稿件中提取稿件的关键词代替待翻译稿件文本本身参与匹配； 从译员历史翻译稿件中提取稿件的关键词代替译员历史翻译稿件文本本身参与 匹配； 根据译员历史翻译稿件的关键词和待翻译稿件的关键词建立向量空间模型，所述 向量空间模型为： Dl = (Til, Wll ；T12, W12 ；T13, W13 ； ......；Tln, Win)； D2 = (Τ21, W21 ；Τ22, W22 ；Τ23, W23 ； ......；Τ2η, W2n)： 其中Dl表示待翻译稿件的文本，D2表示当前译员的当前历史翻译稿件的文本： Tli(i = 1，2,3……，η)为待翻译稿件提取出的各个关键词，i为关键词的编号； Wli(i = 1，2,3……，η)为待翻译稿件提取出的各个关键词出现的频次，i为关键 词的编号； T2i(i = 1，2,3……，n)为当前译员的当前历史翻译稿件中提取出的各个关键词， i为关键词的编号； W2i(i = 1，2,3……，η)为当前译员的当前历史翻译稿件中提取出的各个关键词 出现的频次，i为关键词的编号； 根据公式：计算出当前译员的当前历 史稿件同待翻译稿件的相似度，式中SIM为相似度匹配后的相似度值，数值介于0~1之 间。 进一步，所述历史翻译稿件的属性特征至少包括以下之一：所述历史翻译稿件的 语种、所述历史翻译稿件涉及的行业领域、所述历史翻译稿件所属稿件类型、所述历史翻译 稿件对语言能力质量的要求、所述历史翻译稿件对专业能力质量的要求、所述历史翻译稿 件对提交时间的要求、所述历史翻译稿件的字数、所述历史翻译稿件提供的翻译价格。 进一步，所述加权分析的方法为： Sum = A1*W1*D1+A2*W2*D2+· · · An*Wn*Dn+S頂: 其中：Sum为加权分析后的结果； Ai (i = 1,2,3, ......，η)为参加权分析的经归一化处理后的每个所述译员的属性 特征，i为每个所述译员在系统中的编号； Wi(i = 1，2,3，……，η)为经归一化处理后的每个所述译员的属性特征所对应的 权重值，i为每个所述译员在系统中的编号； Di(i = 1，2,3,……，n)为经归一化处理后的每个所述译员的属性特征所对应的 偏离度的值，i为每个所述译员在系统中的编号； S頂为相似度匹配对应的相似度值： SI丽为相似度匹配的相似度值所对应的权重值。 进一步，经过首次匹配和再次匹配选择出匹配程度最高的推荐译员后，还包括： 根据用户反馈信息调整的过程： 将匹配程度最高的推荐译员的信息提交给用户，提取用户对译员的评价信息；根 据用户对译员的评价信息，修正所述译员的属性特征，并重新进行提取所述待翻译稿件的 属性特征，分别与每个译员对应的属性特征进行再次匹配的过程。 与现有技术相比，本专利技术具有以下优点： 本专利技术提供了，可以依据此方法建立风 险项目推荐译员平台，能够方便快捷对接中大型翻译公司在线交付平台，为其风险项目推 荐合适译员，极大提高其风险项目处理能力。【附图说明】 图1是本专利技术的优选实施例的匹配方法的流程示意图； 图2是本专利技术的优选实施例的待翻译稿件的属性特征； 图3是本专利技术的优选实施例的匹配方法的流程示意图； 图4是本专利技术的优选实施例的匹配方法的流程示意图。【具体实施方式】 为使本专利技术的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂，下面结合附图和实施例 作进一步详细的说明。 如图1所示，在本专利技术的优选实施例中，提供了一种翻译行业风险项目通用推荐 译员方法，包括： 将待翻译稿件的属性特征和每个译员的历史翻译稿件的属性特征分别进行首次 匹配： 同时，将所述待翻译稿件的属性特征，分别与每个译员对应的属性特征再次匹 配： 对两次匹配结果进行加权分析，从分析结果中选择出匹配程度最高的数据所对应 的译员。 所述首次匹配的过程为： 根据所述译员的属性特征和待翻译稿件的属性特征进行对比筛选，对筛选后的译 员的每个属性特征进行归一化处理和偏离度计算。 在优选的实施例中，所述待翻译稿件的属性特征至少包括以下特征之一：包括： 所述待翻译稿件的语种、所述待翻译稿件涉及的行业领域、所述待翻译稿件所属 稿件类型、所述待翻译稿件对语言能力质量的要求、所述待翻译稿件对专业能力质量的要 求、所述待翻译稿件对提交时间的要当前第1页1 2 3 本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种翻译行业风险项目通用推荐译员方法，其特征在于，包括：将同类型的待翻译稿件的属性特征，分别与每个译员对应的属性特征进行首次匹配；同时，将同类型的待翻译稿件的稿件特征同每个译员的历史翻译的稿件特征进行相似度匹配；对两次匹配结果进行加权分析，从分析结果中选择出匹配程度最高的数据所对应的译员。

【技术特征摘要】

【专利技术属性】
技术研发人员：江潮，陈钰清，
申请(专利权)人：武汉传神信息技术有限公司，
类型：发明
国别省市：湖北;42