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术语翻译推荐方法、装置、电子设备和存储介质制造方法及图纸

技术编号:41193882 阅读:2 留言:0更新日期:2024-05-07 22:23
本发明专利技术提供一种术语翻译推荐方法、装置、电子设备和存储介质,属于自然语言处理技术领域,其中方法包括:获取待翻译句子文本,提取待翻译句子文本的特征向量;将待翻译句子文本的特征向量输入至预先构建的推荐模型,得到推荐模型输出的待翻译句子文本对应的候选术语翻译结果;基于候选术语翻译结果,确定目标候选术语翻译结果;实时获取用户反馈信息,基于用户反馈信息,确定目标候选术语翻译结果的推荐优先级;其中,推荐模型是基于样本待翻译句子文本的特征向量,以及样本待翻译句子文本对应的候选术语翻译结果标识训练得到的。本发明专利技术能够有效提高翻译效率和准确性。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及自然语言处理,尤其涉及一种术语翻译推荐方法、装置、电子设备和存储介质


技术介绍

1、计算机辅助翻译中,术语提示是一个很重要的功能,译员在翻译时通常会连接多个术语库,而一个术语通常会对应多种释义。现有术语提示功能通常会将术语的所有翻译结果全部提示给译员,而译员需要从大量的术语翻译结果中去选择目标术语翻译结果,导致译员无法快速地选择正确的术语翻译结果用于译文中,工作效率低下。因此,亟需提供一种术语翻译推荐方法,能够为译员推荐准确的术语翻译结果。


技术实现思路

1、本专利技术提供一种术语翻译推荐方法、装置、电子设备和存储介质,用以解决现有技术中术语提示功能通常会将术语的所有翻译结果全部提示给译员,导致译员无法快速地选择正确的术语翻译结果,工作效率低下的缺陷。

2、第一方面,本专利技术提供一种术语翻译推荐方法,包括:

3、获取待翻译句子文本,提取所述待翻译句子文本的特征向量;

4、将所述待翻译句子文本的特征向量输入至预先构建的推荐模型,得到所述推荐模型输出的所述待翻译句子文本对应的候选术语翻译结果;

5、基于所述候选术语翻译结果,确定目标候选术语翻译结果;

6、实时获取用户反馈信息,基于所述用户反馈信息,确定所述目标候选术语翻译结果的推荐优先级;

7、其中,所述推荐模型是基于样本待翻译句子文本的特征向量,以及所述样本待翻译句子文本对应的候选术语翻译结果标识训练得到的。

8、在一些实施例中,所述基于所述候选术语翻译结果,确定目标候选术语翻译结果包括:

9、从多个在线翻译平台中实时获取所述待翻译句子文本对应的多个在线翻译结果;

10、基于所述候选术语翻译结果和所述多个在线翻译结果,确定目标候选术语翻译结果。

11、在一些实施例中,所述基于所述候选术语翻译结果和所述多个在线翻译结果,确定目标候选术语翻译结果,包括:

12、基于所述多个在线翻译结果,得到多个在线术语翻译结果;

13、将所述候选术语翻译结果与所述多个在线术语翻译结果进行比较,从所述候选术语翻译结果和所述多个在线术语翻译结果中确定所述目标候选术语翻译结果。

14、在一些实施例中,所述基于所述用户反馈信息,确定所述目标候选术语翻译结果的推荐优先级,包括:

15、基于所述用户反馈信息,得到所述目标候选术语翻译结果的得分;

16、基于所述目标候选术语翻译结果的得分,确定所述目标候选术语翻译结果的推荐优先级。

17、在一些实施例中,所述推荐模型的确定过程包括:

18、获取样本待翻译句子文本,提取所述样本待翻译句子文本的特征向量;

19、确定所述样本待翻译句子文本对应的候选术语翻译结果标识;

20、以所述样本待翻译句子文本的特征向量为样本数据,以所述样本待翻译句子文本对应的候选术语翻译结果标识作为样本标签,训练初始推荐模型;

21、在所述初始推荐模型训练完成后,得到所述推荐模型。

22、在一些实施例中,所述训练初始推荐模型包括:

23、将所述样本待翻译句子文本的特征向量输入至所述初始推荐模型,得到所述初始推荐模型输出的所述样本待翻译句子文本对应的候选术语翻译预测结果;

24、获取所述样本待翻译句子文本的历史翻译结果;

25、基于所述历史翻译结果,得到历史术语翻译结果;

26、将所述候选术语翻译预测结果与所述历史术语翻译结果进行比较,对所述初始推荐模型进行参数优化迭代。

27、在一些实施例中,所述得到所述推荐模型之后,还包括:

28、基于所述用户反馈信息,对所述推荐模型的参数进行实时优化。

29、第二方面,本专利技术提供一种术语翻译推荐装置,包括:

30、获取单元,用于获取待翻译句子文本,提取所述待翻译句子文本的特征向量;

31、推荐单元,用于将所述待翻译句子文本的特征向量输入至预先构建的推荐模型,得到所述推荐模型输出的所述待翻译句子文本对应的候选术语翻译结果;

32、第一确定单元,用于基于所述候选术语翻译结果,确定目标候选术语翻译结果;

33、第二确定单元,用于实时获取用户反馈信息,基于所述用户反馈信息,确定所述目标候选术语翻译结果的推荐优先级;

34、其中,所述推荐模型是基于样本待翻译句子文本的特征向量,以及所述样本待翻译句子文本对应的候选术语翻译结果标识训练得到的。

35、第三方面,本专利技术还提供一种电子设备,包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序,所述处理器执行所述程序时实现如上述任一种所述术语翻译推荐方法。

36、第四方面,本专利技术还提供一种非暂态计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序,该计算机程序被处理器执行时实现如上述任一种所述术语翻译推荐方法。

37、本专利技术提供的一种术语翻译推荐方法、装置、电子设备和存储介质,通过获取待翻译句子文本,提取待翻译句子文本的特征向量,将待翻译句子文本的特征向量输入至预先构建的推荐模型,得到候选术语翻译结果,确定目标候选术语翻译结果,通过实时获取用户反馈信息,确定目标候选术语翻译结果的推荐优先级,能够有效提高翻译效率和准确性。

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【技术保护点】

1.一种术语翻译推荐方法,其特征在于,包括:

2.根据权利要求1所述的术语翻译推荐方法,其特征在于,所述基于所述候选术语翻译结果,确定目标候选术语翻译结果包括:

3.根据权利要求2所述的术语翻译推荐方法,其特征在于,所述基于所述候选术语翻译结果和所述多个在线翻译结果,确定目标候选术语翻译结果,包括:

4.根据权利要求1-3任一项所述的术语翻译推荐方法,其特征在于,所述基于所述用户反馈信息,确定所述目标候选术语翻译结果的推荐优先级,包括:

5.根据权利要求1所述的术语翻译推荐方法,其特征在于,所述推荐模型的确定过程包括:

6.根据权利要求5所述的术语翻译推荐方法,其特征在于,所述训练初始推荐模型包括:

7.根据权利要求5所述的术语翻译推荐方法,其特征在于,所述得到所述推荐模型之后,还包括:

8.一种术语翻译推荐装置,其特征在于,包括:

9.一种电子设备,包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序,其特征在于,所述处理器执行所述程序时实现如权利要求1至7任一项所述术语翻译推荐方法。

10.一种非暂态计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序,其特征在于,所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至7任一项所述术语翻译推荐方法。

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【技术特征摘要】

1.一种术语翻译推荐方法,其特征在于,包括:

2.根据权利要求1所述的术语翻译推荐方法,其特征在于,所述基于所述候选术语翻译结果,确定目标候选术语翻译结果包括:

3.根据权利要求2所述的术语翻译推荐方法,其特征在于,所述基于所述候选术语翻译结果和所述多个在线翻译结果,确定目标候选术语翻译结果,包括:

4.根据权利要求1-3任一项所述的术语翻译推荐方法,其特征在于,所述基于所述用户反馈信息,确定所述目标候选术语翻译结果的推荐优先级,包括:

5.根据权利要求1所述的术语翻译推荐方法,其特征在于,所述推荐模型的确定过程包括:

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【专利技术属性】
技术研发人员:尹舟
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:

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