一种基于图神经网络的译文质量评估方法技术

本发明专利技术公开了一种基于图神经网络的译文质量评估方法，包括收集语料，并经过预处理后计算译文质量等级、获取图神经网络的输入特征、构建图神经网络及训练图神经网络和预测机器译文的译文质量分类标签。本发明专利技术通过分析原文和译文在整体句意翻译和词匹配层面的翻译质量，综合评价得到译文的质量评估结果，通过本方法进行译文质量评估，可以对译文质量进行全面，准确地评估，为后续的译文修改提供一定的指导。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及一种译文质量评估方法，具体为一种基于图神经网络的译文质量评估方法，属于机器翻译。

技术介绍

1、机器翻译引擎作为人工翻译的助手，在翻译活动中被广泛应用。然而，机器翻译引擎的翻译结果质量良莠不齐，会出现错译，漏译，增译的现象，此外，还存在字词句不同级别的各种问题。如果机器翻译引擎的每句译文由人工再次评估一遍，与纯人工翻译相比，更加降低整体翻译流程的效率和提高人工的成本。

2、现有技术中的译文质量评估方法是通过学习译员打标的质量标签结果对译文质量进行预测。这种方式存在的问题有：1)预测准确率低；2)比较依赖大量的专业的人工标注数据；3)缺乏对译文具体信息的量化评测，无法让人理解译文因句意或词意未翻译正确而导致的质量降低。

3、因此，如何更加准确地、可理解地判断机器翻译译文的质量高低，使机器翻译引擎成为更好地辅助翻译工具，是加快翻译流程及提高翻译效率的关键。

技术实现思路

1、本专利技术的目的就在于为了解决上述机器翻译译文质量评估在翻译流程应用中出现的问题而提供一种基于图神经网本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于图神经网络的译文质量评估方法，其特征在于，所述译文质量评估方法包括：

2.根据权利要求1所述的译文质量评估方法，其特征在于：步骤一中，所述语料包括原文、机器译文和经过修改审校后的机器译文。

3.根据权利要求1所述的译文质量评估方法，其特征在于：步骤一中，所述预处理具体包括处理文本，去除文本中的特殊字符，HTML标签，将文字全半角归一化。

4.根据权利要求2所述的译文质量评估方法，其特征在于：步骤一中，计算译文质量等级时，根据所述机器译文和所述经过修改审校的机器译文，计算所述机器译文和所述经过修改审校的机器译文的编辑距离，并以0.1，0.5，...

【技术特征摘要】

1.一种基于图神经网络的译文质量评估方法，其特征在于，所述译文质量评估方法包括：

2.根据权利要求1所述的译文质量评估方法，其特征在于：步骤一中，所述语料包括原文、机器译文和经过修改审校后的机器译文。

3.根据权利要求1所述的译文质量评估方法，其特征在于：步骤一中，所述预处理具体包括处理文本，去除文本中的特殊字符，html标签，将文字全半角归一化。

4.根据权利要求2所述的译文质量评估方法，其特征在于：步骤一中，计算译文质量等级时，根据所述机器译文和所述经过修改审校的机器译文，计算所述机器译文和所述经过修改审校的机器译文的编辑距离，并以0.1，0.5，0.7为阈值，将所述机器译文划分至四类质量标签，同时将所述原文和所述机器译文中的单词还原成词典型，形成新的原文-机器译文对。

5.根据权利要求4所述的译文质量评估方法，其特征在于：步骤二中，所述获取原文的依存句法树具体包括：原文经过依存句法分析工具处理得到输出的依存句法树，并将原文的单词作为点，以输出的依存句法树中的关系或句子中位置相邻关系作为边，构建原文的句法图。<...

【专利技术属性】
技术研发人员：闫泽禹，
申请(专利权)人：语联网武汉信息技术有限公司，
类型：发明
国别省市：