[發(fā)明專利]基于人工智能的翻譯歷史檢索方法、裝置、設(shè)備和介質(zhì)

有效

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 201811615689.3
• 申請(qǐng)日: 2018-12-27
• 公開(kāi)（公告）號(hào): CN109710952B
• 公開(kāi)（公告）日: 2023-06-16
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 王一鳴;張睿卿;何中軍;吳華;王海峰
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 北京百度網(wǎng)訊科技有限公司
• 主分類號(hào): G06F40/47
• 分類號(hào): G06F40/47;G06F40/44;G06F40/30;G06F18/22
• 代理公司: 北京品源專利代理有限公司 11332
• 代理人: 孟金喆

本發(fā)明實(shí)施例公開(kāi)了一種基于人工智能的翻譯歷史檢索方法、裝置、設(shè)備和介質(zhì)。該方法包括：接收待翻譯原文的翻譯歷史檢索請(qǐng)求；在歷史原文與歷史譯文組成的歷史翻譯對(duì)中，根據(jù)待翻譯原文與歷史原文的字符串相似度，得到第一候選歷史翻譯對(duì)；根據(jù)待翻譯原文與歷史原文的語(yǔ)義相似度，得到第二候選歷史翻譯對(duì)；根據(jù)待翻譯原文的譯文與歷史譯文的字符串相似度，得到第三候選歷史翻譯對(duì)；從第二候選歷史翻譯對(duì)和/或第三候選歷史翻譯對(duì)，以及第一候選歷史翻譯對(duì)中選擇與待翻譯原文匹配的目標(biāo)歷史翻譯對(duì)。利用上述技術(shù)方案能夠?qū)⑴c原文含義相同，但表達(dá)不同的歷史翻譯結(jié)果展現(xiàn)給譯員，避免將字面相似但含義相差很遠(yuǎn)的歷史翻譯結(jié)果展現(xiàn)給譯員。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明實(shí)施例涉及計(jì)算機(jī)輔助翻譯領(lǐng)域，尤其涉及一種基于人工智能的翻譯歷史檢索方法、裝置、設(shè)備和介質(zhì)。

背景技術(shù)

計(jì)算機(jī)輔助翻譯是一種利用機(jī)器翻譯技術(shù)幫助專業(yè)譯員進(jìn)行文獻(xiàn)翻譯的系統(tǒng)，同時(shí)提供對(duì)譯員歷史翻譯數(shù)據(jù)進(jìn)行存儲(chǔ)和管理的功能。

對(duì)譯員來(lái)說(shuō)，最核心的數(shù)據(jù)是歷史翻譯數(shù)據(jù)，高質(zhì)量譯文是譯員通過(guò)長(zhǎng)期的積累得到的，當(dāng)遇到相似的句子時(shí)，歷史翻譯信息可以帶給譯員很多參考信息。同時(shí)，因?yàn)檎业絻删渫耆粯拥脑木渥拥那闆r很少，所以一般在檢索的時(shí)候會(huì)采用模糊搜索的形式，即會(huì)找到一些相似的句子提供給譯員用來(lái)參考。

這里的模糊搜索一般采用字面匹配的形式，即會(huì)找到若干個(gè)“長(zhǎng)得”比較像的句子。但是原文字面相似和譯文相似并不完全等價(jià)，比如“今天天氣是很好的”和“明天天氣會(huì)很好嗎”兩句話從字面上相似度很高，但是英文的譯文卻很不一樣。同時(shí)，一些原文完全不同的句子，譯文卻可能很相似，比如“你好”和“嗨”的英文譯文都可以用“hello”。而這兩種情況，通過(guò)字面匹配都無(wú)法很好的解決。

發(fā)明內(nèi)容

鑒于上述問(wèn)題，在本發(fā)明實(shí)施例中提供了一種克服上述問(wèn)題或者至少部分地解決上述問(wèn)題的基于人工智能的翻譯歷史檢索方法、裝置、設(shè)備和介質(zhì)，以通過(guò)查找含義相似的句子而不是字面相似的句子來(lái)進(jìn)行檢索，可以將和原文含義相同，但是表達(dá)不同的歷史翻譯結(jié)果展現(xiàn)給譯員用于參考。

第一方面，本發(fā)明實(shí)施例中提供了一種基于人工智能的翻譯歷史檢索方法，所述方法包括：

接收待翻譯原文的翻譯歷史檢索請(qǐng)求；

在歷史原文與歷史譯文組成的歷史翻譯對(duì)中，根據(jù)所述待翻譯原文與歷史原文的字符串相似度，得到第一候選歷史翻譯對(duì)；

根據(jù)所述待翻譯原文與歷史原文的語(yǔ)義相似度，得到第二候選歷史翻譯對(duì)；

根據(jù)所述待翻譯原文的譯文與歷史譯文的字符串相似度，得到第三候選歷史翻譯對(duì)；

從所述第二候選歷史翻譯對(duì)和/或所述第三候選歷史翻譯對(duì)，以及所述第一候選歷史翻譯對(duì)中選擇與所述待翻譯原文匹配的目標(biāo)歷史翻譯對(duì)。

第二方面，本發(fā)明實(shí)施例中還提供了一種基于人工智能的翻譯歷史檢索裝置，所述裝置包括：

檢索請(qǐng)求接收模塊，用于接收待翻譯原文的翻譯歷史檢索請(qǐng)求；

第一候選翻譯模塊，用于在歷史原文與歷史譯文組成的歷史翻譯對(duì)中，根據(jù)所述待翻譯原文與歷史原文的字符串相似度，得到第一候選歷史翻譯對(duì)；

第二候選翻譯模塊，用于根據(jù)所述待翻譯原文與歷史原文的語(yǔ)義相似度，得到第二候選歷史翻譯對(duì)；

第三候選翻譯模塊，用于根據(jù)所述待翻譯原文的譯文與歷史譯文的字符串相似度，得到第三候選歷史翻譯對(duì)；

目標(biāo)翻譯確定模塊，用于從所述第二候選歷史翻譯對(duì)和/或所述第三候選歷史翻譯對(duì)，以及所述第一候選歷史翻譯對(duì)中選擇與所述待翻譯原文匹配的目標(biāo)歷史翻譯對(duì)。

第三方面，本發(fā)明實(shí)施例中還提供了一種設(shè)備，所述設(shè)備包括：

一個(gè)或多個(gè)處理器；