融合多語言交互下的在線翻譯輔助系統(tǒng)

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摘要：隨著機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)的發(fā)展，目前翻譯行業(yè)也逐漸引入該技術(shù)用來提升翻譯效果。文章以實(shí)現(xiàn)在線學(xué)習(xí)為目標(biāo)，為了學(xué)習(xí)人員能夠在不斷糾正過程中進(jìn)行學(xué)習(xí)，設(shè)計了一套端到端平臺，該平臺將機(jī)器翻譯服務(wù)器集成到專業(yè)翻譯人員最常用的用戶界面中，實(shí)現(xiàn)在機(jī)器不斷從人的選擇中學(xué)習(xí)并根據(jù)特定領(lǐng)域或用戶風(fēng)格調(diào)整模型的同時，節(jié)省學(xué)習(xí)人員后期的編輯工作，提升了在線翻譯過程中的輔助效果。

關(guān)鍵詞：機(jī)器學(xué)習(xí)；翻譯行業(yè)；端到端平臺；翻譯模型

引言

在翻譯行業(yè)中，翻譯的效果至關(guān)重要，直接關(guān)系著業(yè)務(wù)人員的工作效率。如今，翻譯行業(yè)的高效性需求必須滿足快速的商業(yè)需求，為此，需要在較短的時間內(nèi)為用戶提供準(zhǔn)備高質(zhì)量的翻譯結(jié)果。隨著機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)的發(fā)展，文獻(xiàn)［1］中提出使用支持向量機(jī)（一種監(jiān)督學(xué)習(xí)模型）獲得了安德森雜質(zhì)模型的格林函數(shù)，用來實(shí)現(xiàn)自學(xué)習(xí)提升。機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)的快速發(fā)展，為翻譯行業(yè)提供了可高效、快捷翻譯結(jié)果的途徑，即“人性化”翻譯，稱為后期編輯（PE），該模式目前在翻譯行業(yè)中被證明是有效的［2］，被稱為是機(jī)器翻譯（MachineTranslation，MT），隨著MT功能的不斷完善，此工作流程已成為翻譯行業(yè)的重要內(nèi)容。PE過程本身就在不斷生成新的雙語數(shù)據(jù)，此數(shù)據(jù)通常用于創(chuàng)建特定于域的語料庫，可用于將系統(tǒng)從更廣泛的域改編為特定的域客戶端或樣式。在線學(xué)習(xí)（OnlineLearning，OL）范式指在PE過程中執(zhí)行這種調(diào)整［3］：每次用戶驗(yàn)證后期編輯的翻譯時，系統(tǒng)都會在考慮到此數(shù)據(jù)的情況下進(jìn)行更新。因此，當(dāng)產(chǎn)生下一個翻譯時，系統(tǒng)將考慮先前的版本，從而將產(chǎn)生更好的翻譯（或更切近于人類語言用于規(guī)范）。OL范式已迅速引起研究人員和行業(yè)的關(guān)注，基于短語的統(tǒng)計MT系統(tǒng)從用戶后期編輯中逐步改編而成，最近，OL技術(shù)也被應(yīng)用于神經(jīng)機(jī)器翻譯（NMT）系統(tǒng)［4］，本文介紹了內(nèi)部OL框架的演示系統(tǒng)，在該系統(tǒng)中，將翻譯服務(wù)器與翻譯程序的用戶友好界面SDLTradosStudio集成在一起，從而提升了多語言交互翻譯過程中的效率。

1系統(tǒng)設(shè)計

從用戶在PE流程中生成的后期編輯中提升翻譯效果，為此，通過即時更新系統(tǒng)，即，一旦者確認(rèn)了句子，便會立即進(jìn)行更新，在用戶確認(rèn)編輯之后，立即使用源語句和后編輯作為培訓(xùn)來更新NMT（NeuralMachineTranslation）系統(tǒng)的模型。這種適應(yīng)可以在梯度下降之后進(jìn)行，梯度下降是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的常規(guī)訓(xùn)練方法。本文設(shè)計的OL框架體系結(jié)構(gòu)由三個主要模塊組成：MT引擎、用戶界面和鏈接兩者的翻譯服務(wù)器。此外，還添加了一個日志記錄選項(xiàng)，以使用戶能夠跟蹤擊鍵、時間和鼠標(biāo)移動等信息，該系統(tǒng)的體系架構(gòu)，如圖1所示。翻譯過程包括將機(jī)器翻譯傳遞到用戶界面，培訓(xùn)過程使用用戶提供的反饋對MT引擎進(jìn)行再培訓(xùn)。這兩個過程都是通過客戶端－服務(wù)器通信執(zhí)行的，接下來，詳細(xì)描述各個模塊的具體功能。（1）機(jī)器翻譯引擎MT引擎的核心由生成翻譯的模型組成，可以在需要時進(jìn)行重新訓(xùn)練。每個翻譯項(xiàng)目都有其自己的模型，其模型是根據(jù)項(xiàng)目的需要設(shè)置的，所有模型都是基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的，并使用OpenNMT－py進(jìn)行了訓(xùn)練［5］。每個MT模型都有其自己的配置文件，其中包含個性化的翻譯和OL選項(xiàng)，例如標(biāo)記化、子詞分段和學(xué)習(xí)率等。（2）翻譯服務(wù)器翻譯服務(wù)器與MT模型進(jìn)行通信，以生成翻譯并根據(jù)用戶的版本來修改系統(tǒng)。該服務(wù)器基于OpenNMT－py的REST服務(wù)器，并使用HTTP協(xié)議定義消息以服務(wù)于用戶的請求。翻譯服務(wù)器的代碼已公開且可用，在OpenNMT－py中創(chuàng)建了一個分支，該分支具有此服務(wù)器并與其所有不同模型兼容。用戶界面和MT引擎之間的通信是通過GET和POST請求執(zhí)行的。服務(wù)器等待翻譯請求，收到請求后，這些請求將以JSON格式發(fā)送到機(jī)器翻譯引擎，當(dāng)用戶對機(jī)器翻譯片段進(jìn)行更正時，將更正發(fā)送到翻譯引擎。（3）用戶界面在翻譯行業(yè)中，翻譯人員最常用的用戶界面是SDLTradosStudio。系統(tǒng)用戶界面，如圖2所示。用戶在如下情況自動獲得機(jī)器翻譯輸出：單擊界面中線段的目標(biāo)部分，然后，用戶對片段進(jìn)行后期編輯，并在糾正翻譯后對其進(jìn)行確認(rèn)。SDL允許開發(fā)TradosStudio插件來增強(qiáng)和擴(kuò)展該工具。此外，SDL擁有龐大的開發(fā)人員社區(qū)［5］，可通過附加軟件和應(yīng)用程序來更快的學(xué)習(xí)該框架。本文將自適應(yīng)框架整合為TradosStudio插件，該插件將用戶界面、TradosStudio與翻譯服務(wù)器互聯(lián)。當(dāng)用戶確認(rèn)后期編輯時，已審核的細(xì)分將發(fā)送回MT引擎，以使用此新信息進(jìn)行重新訓(xùn)練。（4）日志記錄為了衡量PE過程中OL的翻譯效率和有效性，系統(tǒng)集成了工具來記錄在后期編輯給定文件中涉及的時間、擊鍵和鼠標(biāo)移動等動作。為此，Trados合并了Qualitivity［6］插件。該插件生成一個XML日志文件，其中包含每個段的所有按鍵時間信息，如圖3所示。利用這些日志信息，可以衡量將MT與OL一起用于后期編輯文件所需的工作量。使用專業(yè)翻譯人員在模擬和真實(shí)環(huán)境中進(jìn)行的初步實(shí)驗(yàn)［6］報告稱，MT系統(tǒng)生成的翻譯質(zhì)量有了顯著提高。

2實(shí)驗(yàn)分析

本章節(jié)分析了在用戶試用中獲得的結(jié)果，如表1所示。表1顯示了與使用參考樣本進(jìn)行更新的非NMT系統(tǒng)相比，NMT系統(tǒng)的翻譯質(zhì)量的結(jié)果［7－9］。通過這種綜合設(shè)置獲得的結(jié)果支持通過在線學(xué)習(xí)進(jìn)行智能化翻譯的有用性。在所有情況下，NMT系統(tǒng)都比非NMT系統(tǒng)獲得更好的TER和BLEU（機(jī)器翻譯的評價指標(biāo)）。我們從TER的角度獲得的結(jié)果表明后期編輯這些樣本所需的人力更少。接下來進(jìn)行人工后期編輯實(shí)驗(yàn)，三名專業(yè)翻譯參與了實(shí)驗(yàn)。對于NMT系統(tǒng)測試，所有后期編輯人員都使用相同的系統(tǒng)啟動任務(wù)，該系統(tǒng)使用每個人自己的后期編輯工具進(jìn)行調(diào)整。因此，在在線學(xué)習(xí)過程結(jié)束時，每個后期編輯都獲得了相關(guān)的翻譯服務(wù)。對于靜態(tài)實(shí)驗(yàn)，最初的NMT系統(tǒng)在整個過程中均保持不變，為了避免多次翻譯相同文本的影響，每個參與者在每種情況下后編輯了一個不同的測試集，如表2所示。該實(shí)驗(yàn)的測試結(jié)果如表3所示。這些數(shù)字是不同后期編輯所獲得結(jié)果的平均值，對于集合T1，每個句子的后期編輯時間的大幅減少尤其重要（每個句子平均7．5秒）。在測試集T2中，NMT系統(tǒng)的后期編輯時間也比非NMT系統(tǒng)的稍短一些，為0．7秒。

3總結(jié)

本文介紹了一個在線翻譯框架，該框架結(jié)合了通過在線學(xué)習(xí)對系統(tǒng)進(jìn)行即時調(diào)整的功能。這種模式允許翻譯人員／后期編輯人員產(chǎn)生更多具有人類品質(zhì)的文本，即提升翻譯效率，因?yàn)橄到y(tǒng)不斷從用戶的后期編輯中學(xué)習(xí)，從而避免了重復(fù)錯誤。本文已將MT服務(wù)器集成到SDLTradosStudio用戶界面中，實(shí)驗(yàn)結(jié)果證明該系統(tǒng)在翻譯過程中有較高的效率。

參考文獻(xiàn)

［7］林寒．基于多語言交互的英語翻譯在線輔助系統(tǒng)設(shè)計［J］．現(xiàn)代電子技術(shù)，2019，42（6）：22－25．

［8］夏吾吉，華卻才讓．基于有限狀態(tài)自動機(jī)阿拉伯?dāng)?shù)字與藏文數(shù)詞自動翻譯［J］．計算機(jī)工程與科學(xué)，2018，40（3）：550－554．

［9］余倩．基于特征提取算法的交互式英漢翻譯系統(tǒng)設(shè)計［J］．現(xiàn)代電子技術(shù)，2018，41（4）：161－163．

作者：胡曉榕 單位：咸陽師范學(xué)院