[发明专利]译文检测方法及装置

说明书

本申请示出了一种译文检测方法及装置。在本申请中，获取翻译文本；获取翻译文本的第一局部信息以及获取翻译文本的第一全局信息；至少根据第一局部信息和第一全局信息确定翻译文本是否为机翻译文。如果翻译文本是基于NMT的文本翻译模型翻译得到的，本申请通过翻译文本的第一局部信息以及翻译文本的第一全局信息可以准确地检测出翻译文本是否为机翻译文。从而相比于现有技术，本申请可以提高检测基于NMT的文本翻译模型翻译得到的翻译文本是否为机翻译文时的检测准确率。

技术领域

本申请涉及计算机技术领域，特别是涉及一种译文检测方法及装置。

背景技术

当前，文本翻译在各行各业中的作用越来越重要，最初的文本翻译是基于人工翻译，但是人工翻译的人工成本较高，因此，为了降低人工成本，逐渐使用基于文本翻译模型进行翻译，事先可以训练文本翻译模型，以使广大用户可以借助文本翻译模型翻译文本。最初使用的文本翻译模型的质量有限，也即，使用文本翻译模型翻译的文本的准确率有限。

为了提高翻译的准确率，之后需要训练高质量的文本翻译模型，在训练高质量的文本翻译模型时，往往需要使用双语语料，双语语料包括一种语言的原始文本以及原始文本在另一种语言中的翻译文本，例如，双语语料中包括英语文本和该英语文本在汉语中的翻译文本，英语文本包括“It's a nice day today”，在汉语中的翻译文本包括“今天天气很好”。

其中，可以在网络上搜集大量的双语语料，然而，有些双语语料的翻译文本是人工翻译的，有些双语语料的翻译文本是使用现有的低质量的文本翻译模型翻译的。由于使用现有的低质量的文本翻译模型翻译得到的翻译文本的准确率较低，因此使用包含准确率较低的翻译文本的双语预料训练文本翻译模型时，仍旧会导致训练出的文本翻译模型的质量较低。

所以，需要在搜集的双语预料中去除一些双语语料，这些双语语料包括的翻译文本是通过文本翻译模型翻译得到的，然后使用剩余的双语语料训练文本翻译模型。

其中，前述提到的低质量的文本翻译模型文本翻译模型通常为基于SMT(Statistical Machine Translation，统计机器翻译)的模型，因此，可以针对基于SMT模型翻译得到的翻译文本的特征来检测翻译文本是否为机翻译文，由于基于SMT模型翻译得到的翻译文本的质量较低，因此，在检测翻译文本是否为机翻译文时，通常是语言专家人工选取翻译文本的特征，特征包括翻译文本中包括的字符的长度、翻译文本中的诸如连词和虚词等功能词的数量以及功能词在翻译文本中的位置等，之后根据这些特征是否符合正常的语法习惯来检测翻译文本是否为机翻译文。

然而，随着技术的飞速发展，基于NMT(Neural Machine Translation，神经网络机器翻译)的文本翻译模型也逐渐进入人们的视野，基于NMT的文本翻译模型的质量往往较高，也即，基于NMT的文本翻译模型翻译得到的翻译文本的准确率较高，基于NMT的文本翻译模型翻译得到的翻译文本的上述的特征通常符合正常的语法习惯，因此，通过上述方式往往会将基于NMT的文本翻译模型翻译得到的翻译文本确定为不是机翻译文，但是，基于NMT的文本翻译模型翻译得到的翻译文本也会存在错翻和漏翻等情况，

因此，使用现有技术的方法在检测基于NMT的文本翻译模型翻译得到的翻译文本是否为机翻译文时的检测准确率较低。

发明内容

为解决上述技术问题，本申请实施例示出了一种译文检测方法及装置。

第一方面，本申请实施例示出了一种译文检测方法，所述方法包括：

获取翻译文本；

获取所述翻译文本的第一局部信息以及第一全局信息；

至少根据所述第一局部信息和所述第一全局信息确定所述翻译文本是否为机翻译文。