[發(fā)明專利]優(yōu)化譯員的檢索方法

有效

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 201210594784.6
• 申請(qǐng)日: 2012-12-31
• 公開(kāi)（公告）號(hào): CN103064970A
• 公開(kāi)（公告）日: 2013-04-24
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 江潮
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 武漢傳神信息技術(shù)有限公司
• 主分類號(hào): G06F17/30
• 分類號(hào): G06F17/30
• 代理公司: 暫無(wú)信息
• 代理人: 暫無(wú)信息

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及計(jì)算機(jī)領(lǐng)域，具體而言，涉及一種優(yōu)化譯員的檢索方法。

背景技術(shù)

信息時(shí)代和網(wǎng)絡(luò)化使翻譯工作方式發(fā)生了很大的變化。利用翻譯流程管理平臺(tái)，根據(jù)不同對(duì)象儲(chǔ)存人才資料。有翻譯任務(wù)時(shí)，可以根據(jù)翻譯項(xiàng)目的語(yǔ)種、文章類型、專業(yè)領(lǐng)域以及客戶對(duì)翻譯質(zhì)量和時(shí)限的要求，調(diào)用最合適的翻譯和審校人員，組成項(xiàng)目組進(jìn)行翻譯，從而提高翻譯效率、節(jié)省翻譯費(fèi)用、確保譯文質(zhì)量、優(yōu)化項(xiàng)目管理。

目前的輔助翻譯及管理平臺(tái)對(duì)譯員和譯稿的匹配，一般還是通過(guò)人工或半人工的方式來(lái)完成，往往需通過(guò)更高級(jí)別的譯員（比如審校）來(lái)判別譯員的翻譯能力和對(duì)譯稿的合適度。這樣不但主觀性強(qiáng)，且采用人工選擇譯員，效率低下。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明旨在提供一種優(yōu)化譯員的檢索方法，以解決上述采用人工選擇譯員，效率低下的問(wèn)題。

在本發(fā)明的實(shí)施例中，提供了一種優(yōu)化譯員的檢索方法，包括：

拆分待譯稿件，對(duì)拆分的后的每個(gè)稿件碎片分類；

根據(jù)每個(gè)所述稿件碎片的屬性，從符合相應(yīng)分類的譯員庫(kù)中選擇相應(yīng)的譯員。

實(shí)施例的步驟，通過(guò)對(duì)譯稿進(jìn)行碎片化，將碎片后的片段的屬性，找到相匹配的譯員，提高了譯員的查找效率，減少了主觀性。

附圖說(shuō)明

此處所說(shuō)明的附圖用來(lái)提供對(duì)本發(fā)明的進(jìn)一步理解，構(gòu)成本申請(qǐng)的一部分，本發(fā)明的示意性實(shí)施例及其說(shuō)明用于解釋本發(fā)明，并不構(gòu)成對(duì)本發(fā)明的不當(dāng)限定。在附圖中：

圖1示出了實(shí)施例的流程圖；

圖2示出了實(shí)施例的方法采用的系統(tǒng)框架結(jié)構(gòu)圖；

圖3示出了實(shí)施例中進(jìn)行相似度分析的模塊架構(gòu)；

圖4示出了實(shí)施例中關(guān)鍵詞的樹形結(jié)構(gòu)圖。

具體實(shí)施方式

下面將參考附圖并結(jié)合實(shí)施例，來(lái)詳細(xì)說(shuō)明本發(fā)明。實(shí)施例的步驟包括：

S1：拆分待譯稿件，對(duì)拆分的后的每個(gè)稿件碎片分類；

S2：根據(jù)每個(gè)所述稿件碎片的屬性，從符合相應(yīng)分類的譯員庫(kù)中選擇相應(yīng)的譯員。

實(shí)施例的步驟，通過(guò)對(duì)譯稿進(jìn)行碎片化，將碎片后的片段的屬性，找到相匹配的譯員，提高了譯員的查找效率，減少了主觀性。

上述步驟S1，通過(guò)以下子步驟實(shí)現(xiàn)，包括：

S11：提取譯稿每段的各個(gè)關(guān)鍵詞，建立每個(gè)段落與其包含的各個(gè)關(guān)鍵詞的對(duì)應(yīng)關(guān)系；

S12：將所述譯稿的各個(gè)關(guān)鍵詞逐個(gè)在術(shù)語(yǔ)語(yǔ)料庫(kù)中匹配，將每個(gè)關(guān)鍵詞匹配的術(shù)語(yǔ)的行業(yè)類別屬性，作為該關(guān)鍵詞在其對(duì)應(yīng)的每個(gè)段所歸屬的行業(yè)類別屬性；

S13：根據(jù)所述對(duì)應(yīng)關(guān)系，確定每個(gè)段包含相同的最多的行業(yè)類別屬性；

S14：將最多的行業(yè)類別屬性對(duì)該段分類。

由于待譯文稿的詞語(yǔ)數(shù)要遠(yuǎn)小于術(shù)語(yǔ)語(yǔ)料庫(kù)的詞語(yǔ)數(shù)，經(jīng)過(guò)分詞處理后的詞語(yǔ)數(shù)量還要大為減少；而且術(shù)語(yǔ)語(yǔ)料庫(kù)具備按字母順序查找的功能，在其中進(jìn)行關(guān)鍵詞匹配不需要采用模式匹配算法，可以極大的減少查詢時(shí)間。縮短對(duì)譯稿分類的時(shí)間，提高分類效率。

優(yōu)選地，參見(jiàn)圖2，由系統(tǒng)中的分詞處理模塊提取關(guān)鍵詞，包括：

對(duì)譯稿進(jìn)行分詞處理，去除停用詞和不表示具體概念的詞語(yǔ)，得到分詞后的關(guān)鍵詞集合。

優(yōu)選地，在實(shí)施例中，計(jì)算每個(gè)詞語(yǔ)在文稿中的出現(xiàn)次數(shù)即詞頻，記錄每個(gè)詞語(yǔ)的段落屬性，即其所屬的段落號(hào)；

建立待譯文檔的關(guān)鍵詞列表，列表項(xiàng)包括：詞語(yǔ)、詞頻、詞語(yǔ)在段落屬性、列表如表1所示：

表1

優(yōu)選地，記錄的詞頻，可用于在確定每個(gè)段落的包含相同的最多的行業(yè)類別屬性的過(guò)程中，通過(guò)該段落的關(guān)鍵詞的詞頻做乘積運(yùn)算即可，例如，A段落的關(guān)鍵詞B所匹配的術(shù)語(yǔ)屬于C行業(yè)；關(guān)鍵詞B在A段落中的詞頻是5，則A段落包括的C行業(yè)類別屬性為5個(gè)。

參見(jiàn)圖2，采用關(guān)鍵詞匹配模塊，以關(guān)鍵詞列表中的詞語(yǔ)作為匹配項(xiàng)在術(shù)語(yǔ)語(yǔ)料庫(kù)中進(jìn)行查詢，若匹配則該詞語(yǔ)為待譯文稿的術(shù)語(yǔ)，記錄該術(shù)語(yǔ)在術(shù)語(yǔ)語(yǔ)料庫(kù)中對(duì)應(yīng)的行業(yè)和學(xué)科領(lǐng)域信息，所有詞語(yǔ)匹配完成后，得到該文稿中的術(shù)語(yǔ)列表，如表2所示：

表2

優(yōu)選地，譯稿內(nèi)的有些段的詞數(shù)較少，可將多個(gè)段作為一段，具體步驟如下：

S21：判斷所述譯稿內(nèi)的每段的詞數(shù)；

S22：如果所述詞數(shù)小于閾值，則與相鄰的下一段合并作為新的一段；

S23：直到所述新的一段的詞數(shù)大于閾值。