基于语言模型的翻译文本隐形词汇语义自动标注算法研究

摘要

针对当前文本翻译中隐形词汇语义翻译与检测准确率低的问题，旨在提升翻译文本中隐形词汇的翻译准确率，为整体翻译准确率提供依据。研究将Transformer语言模型与自动标注算法结合，设计了适用于翻译文本隐形词汇语义的自动标注算法，通过Transformer模型对翻译文本建模并构建隐形词汇语义数据库，再利用自动标注算法完成隐形词汇的预测、标注、语义匹配与概率排序，同时简要说明算法在翻译软件中的应用流程及相关计算方法。为验证算法性能，将其与3种对比算法开展模拟实验，结果显示该算法标注准确率达98.5%、误差率0.2%、Kappa系数0.93,计算速度与稳定性均显著优于对比算法；将其应用于翻译软件优化后，软件词汇、语法等翻译指标准确率大幅提升，隐形词汇语义翻译准确率达98.9%,BLEU评分提升至0.92,翻译耗时显著降低。研究证实该算法能有效实现隐形词汇的标注与准确翻译，提升整体翻译效果，但目前仅验证了中英文翻译场景，其对其他语言的适用性仍需进一步研究。

关键词

翻译文本 / Transformer / 模型 / 自动标注算法 / 隐形词汇语义 / 语言模型

基金资助

军队院校英语教学联席会第二批教学改革重点研究项目(WY2024017A);军队院校英语教学联席会第二批教学改革一般研究项目(WY2024063B)