[发明专利]一种译句的数据分析方法及系统

权利要求书

1.一种译句的数据分析方法，其特征在于，包括：

从译文文档中提取译句；

从所述译文文档对应的原文文档中，提取与所述译句对应的原句；

将所述译句和所述原句推送给至少一个评价用户；

获取所述至少一个评价用户对所述译句的译句错误标记；

统计所述译句错误标记，并根据所述译句错误标记确定所述译句的翻译质量。

2.根据权利要求1所述的分析方法，其特征在于，根据所述译句错误标记，确定所述译句的翻译质量，包括：

统计至少一个所述评价用户对所述译句的第一类错误评分和第二类错误评分，确定每一所述评价用户对所述译句的译句错误总评分；

所述译句错误总评分按照如下方式计算：

Err＝k₁·Err_LC+k₂·Err_GE，

其中，所述Err为所述译句错误总评分，Err_LC为所述第一类错误评分，k₁为所述第一类错误评分的权重系数，Err_GE为所述第二类错误评分，k₂为与所述第二类错误评分的权重系数。

3.根据权利要求2所述的分析方法，其特征在于，在确定所述译句错误总评分Err之前，所述分析方法还包括确定所述第一类错误评分的所述权重系数k₁和第二类错误评分的所述权重系数k₂，包括：

提取语料库中已确定翻译质量的多个译句样本的评价数据，所述评价数据包括所述译句样本的译句错误总评分ErrS、第一类错误评分Err_LCS和第二类错误评分Err_GES；

构建线性方程，所述线性方程为：

ErrS＝k₁·Err_LCS+k₂·Err_GES；

根据所述线性方程，通过多元线性回归参数计算方法，确定所述译句的所述第一类错误评分对应的所述权重系数k₁和第二类错误评分对应的所述权重系数k₂，其中，所述多元线性回归参数计算方法包括最小二乘法或梯度下降法。

4.根据权利要求2所述的分析方法，其特征在于，所述译句错误标记包括每一所述评价用户对所述译句所选定的第一类错误选项，所述第一类错误选项包括：整句错译、阅读不畅、语法错误、专有名词错误、固定搭配错误、用词错误和表达不符目标语言习惯；

所述分析方法还包括：

根据所述译句错误标记，确定所述第一类错误评分Err_LC，所述第一类错误评分Err_LC按照如下方式计算：

Err_LC＝k₁₁·Err_LC1+k₁₂·Err_LC2+k₁₃·Err_LC3+k₁₄·Err_LC4+

k₁₅·Err_LC5+k₁₆·Err_LC6+k₁₇·Err_LC7，

其中，所述Err_LC1～Err_LC7为所述第一类错误选项一一对应的选项评分，所述k₁₁～k₁₇为所述第一类错误选项一一对应的权重系数。