[发明专利]翻译质量测评方法及装置

说明书

本公开涉及一种翻译质量测评方法及装置，所述方法包括：接收待测评的目标语言语句和对应的源语言语句；获取所述源语言语句的特征信息和所述目标语言语句的特征信息；对所述源语言语句的特征信息和所述目标语言语句的特征信息进行处理，得到测评信息。利用本公开各实施例，可以提高翻译质量测评结果的可靠性。

技术领域

本公开涉及翻译测评技术领域，尤其涉及一种翻译质量测评方法及装置。

背景技术

随着经济全球化的快速发展，跨语言交流日益频繁，语言翻译的质量的高低直接决定了跨语言沟通的效率和效果。因此，不管是人工翻译，还是传统的统计机器翻译系统，还是基于深度学习的神经机器翻译系统，对其翻译出的译文的质量都需要进行测评。

现有的翻译质量测评，通常需要借助人工翻译出的参考译文，来测评目标语言语句的翻译质量。但是，由于参考译文的数量有限，而由于语义的多样性，有限的参考译文并不能全面反映出翻译系统输出译文的质量，导致质量测评结果的可靠性较低。

发明内容

本公开提出了一种翻译质量测评方法及装置，以提高翻译质量测评结果的可靠性。

根据本公开的第一方面，提供了一种翻译质量测评方法，所述方法包括：

接收待测评的目标语言语句和对应的源语言语句；

获取所述源语言语句的特征信息和所述目标语言语句的特征信息；

对所述源语言语句的特征信息和所述目标语言语句的特征信息进行处理，得到测评信息。

在一种可能的实现方式中，获取所述源语言语句的特征信息和所述目标语言语句的特征信息包括：

对所述目标语言语句和所述源语言语句进行处理，得到所述目标语言语句的特征信息，以及得到所述源语言语句的特征信息。

所述源语言语句的特征信息包括所述源语言语句对应的特征向量表示，所述目标语言语句的特征信息包括所述目标语言语句对应的特征向量表示。

在一种可能的实现方式中，对所述源语言语句的特征信息和所述目标语言语句的特征信息进行处理，得到测评信息包括：

将所述源语言语句对应的特征向量表示和所述目标语言对应的特征向量表示输入测评神经网络，经所述测评神经网络处理后输出所述测评信息。

在一种可能的实现方式中，获取所述源语言语句的特征信息和所述目标语言语句的特征信息包括：

将所述源语言语句和所述目标语言语句输入神经网络，经所述神经网络处理后输出所述源语言语句对应的特征向量表示和所述目标语言语句对应的特征向量表示。

在一种可能的实现方式中，将所述源语言语句和所述目标语言语句输入神经网络，经所述神经网络处理后输出所述源语言语句对应的特征向量表示和所述目标语言语句对应的特征向量表示包括：

将所述源语言语句和所述目标语言语句输入第一神经网络，经所述第一神经网络处理后输出所述源语言语句对应的特征向量表示；

将所述源语言语句和所述目标语言语句输入第二神经网络，经所述第二神经网络处理后输出所述目标语言语句对应的特征向量表示。

在一种可能的实现方式中，所述第一神经网络为目标语言到源语言的翻译神经网络，所述第一神经网络包括预先采用源语言和目标语言二者对应的平行语料训练得到；

所述第二神经网络为源语言到目标语言的翻译神经网络，所述第二神经网络包括预先采用源语言和目标语言二者对应的平行语料训练得到。

在一种可能的实现方式中，将所述源语言语句和所述目标语言语句输入神经网络，经所述神经网络处理后输出所述源语言语句对应的特征向量表示和所述目标语言语句对应的特征向量表示可以包括：