基于關聯語義模糊化分析的英漢翻譯模型設計

張倩

摘 要： 針對英漢翻譯中存在模糊化歧義語句的問題，提出一種基于關聯語義模糊化分析的英漢翻譯模型優化設計方法。采用二元語義模糊理解方法進行英漢翻譯中的語言評價集構建，采用AHP?灰色關聯度模型計算關聯語義模糊化解析因子，通過關聯語義特征索引方法進行英漢翻譯中的模糊決策目標函數設計，通過解空間自適應尋優方法實現英漢翻譯中的準確性語義配準，提高翻譯的準確度。最后進行實驗測試分析，結果表明，該方法進行英漢翻譯的關聯度較高，翻譯的準確性較好。

關鍵詞： 關聯語義； 模糊理解； 英漢翻譯； 灰色關聯度模型

中圖分類號： TN911?34； TP301 文獻標識碼： A 文章編號： 1004?373X（2017）12?0049?04

Abstract： In view of the fuzzy ambiguous sentences existing in English?Chinese translation， an optimum design method of translation model based on fuzzy analysis of association semantic is put forward， and an evaluation set of the two languages in English?Chinese translation is established with the binary fuzzy semantic understanding method. The AHP grey correlation model is adopted to calculate the correlation semantic fuzzy analysis factor. The fuzzy decision goal function in English?Chinese translation is designed with the relevance semantic feature index method. The solution space adaptive optimization method is used to realize the accurate semantic registration in English?Chinese translation， and improve the translation accuracy rate. The experiment and analysis results show that this method is of high relevance in English?Chinese translation and better translation accuracy.

Keywords： relevance semantics； fuzziness comprehension； English?Chinese translation； grey relational degree model

0 引 言

隨著翻譯軟件的革新，對英語機器翻譯軟件的準確度提出了更高的要求。在采用英語翻譯軟件進行英漢翻譯過程中，受到英語語句的歧義性和語言表達習慣等因素的影響，導致英漢翻譯中出現模糊語句，對語義的分析準確性不好，導致翻譯質量下降，需要進行英漢翻譯模型的優化設計[1?2]。英漢翻譯是一個多屬性的語義決策問題，需要通過關聯度和語義相似度分析，結合模糊決策模型進行翻譯的語義表達優選設計。本文提出一種基于關聯語義模糊化分析的英漢翻譯模型優化設計方法，實現英漢翻譯模型優化設計。

1 英漢翻譯模型的語言評價集構建

1.1 二元語義模糊理解方法

為了實現基于關聯語義模糊化分析的英漢翻譯模型設計，首先采用二元語義模糊理解方法進行英漢翻譯中的語言評價集構建[3]。英漢翻譯過程中把所有二元語義評價節點split分布到各個語言評價映射上，通過語義模糊特征提取和排序，結合基本塊文件的灰色關聯度解析，進行語義配準，輸出英漢翻譯的結果[4]，在信息管理中間件（Middle Ware）進行翻譯目標語言的套索檢索和二元語義模糊決策[5?6]，對歧義語句和模糊語句進行自適應的智能翻譯匹配，得到基于關聯語義模糊化分析的英漢翻譯模型的總體設計流程圖如圖1所示。

根據圖1中的英漢翻譯模型的總體設計流程，采用二元語義模糊理解方法構建語言評價映射，假設為二元語義信息決策過程的源語言自相關數據，采用非結構化理想解方法得到語義特征解向量之間的目標（或對象、準則）[7]。其中，語言評價集中第k個語義元素利用率為：

2 英漢翻譯模型的優化設計

2.1 英漢翻譯中的模糊決策目標函數

在上述進行了英漢翻譯模型的語言評價集構建的基礎上，進行英漢翻譯模型優化設計。本文提出一種基于關聯語義模糊化分析的英漢翻譯模型優化設計方法。通過關聯語義特征索引方法進行英漢翻譯中的模糊決策目標函數設計[9]，假設最佳語法分析方案的語義關聯解析的合理權重系數，把語義塊的n個詞匯當作信息包的有向圖節點，在語法規則約束下得到第個近鄰樣本隸屬樣本，對于一個簡單語義單元，個近鄰樣本的廣關聯語句的重傳包，，…，，任意詞匯Wi的快照窗口應與n個詞匯形成完全圖子序列，子序列為…，選擇具有最佳語義相關度值的二元語義模糊理解評價集作為語義分析的模糊決策函數，語義特征為，簡單語義單元的模糊決策權系數，簡單語義單元的英漢翻譯語義修飾目標向量同時滿足以下兩個條件：

2.2 英漢翻譯中的準確性語義配準

在采用AHP?灰色關聯度模型計算關聯語義模糊化解析因子計算和決策模型函數構建的基礎上，通過解空間自適應尋優方法實現英漢翻譯中的準確性語義配準。在二元語義決策的灰度模型中，進行英漢翻譯的語義特征子序列模糊決策融合，英漢翻譯的語義模糊管理屬性為，二元語義多屬性決策的相對索引結果和松弛查詢結果，在翻譯決策過程中，評價方案Pi重傳語義模糊度融合系數，如果各評價指標權重已知，得到英漢翻譯的準確信任關系表示為，根據評價指標Ij的重要程度在上執行最優指標和最差指標的模糊關聯語義控制，設，與是綜合評價的特征向量。根據已有的語義結構分析簡單語義單元的語義特征[10]，特征值為，，，，，，，進而實現英漢翻譯中的準確性語義配準，實現步驟為：

（1） 根據從句的權重系數進行灰色關聯度模型構建，得到模型，計算關聯語義模糊化解析因子，通過詞匯之間的語義相關度分析，將廣聯語義模糊決策方案作為AA，PD，AB的英漢翻譯的最佳決策劃分方案。

（2） 迭代翻譯過程中任何詞匯Wi的語義修飾目標函數，將的值更新為，進行內部語法結構的最優語義配準求解，得到分解是否翻譯合理的判決準則為：

（3） 根據從句的語義相關度進行簡單語義單元分析，被處理完時，鎖住關聯模型，計算每個子句的指令，簡單子句集合{CS1，CS2，…，CSm}插入結點中，并獲得其詞性，操作結束，執行時間設為。

（4） 計算每個子句前置定語的語義配準約束向量，每次選擇一個簡單子句CSi，歸結CSi，通過解空間自適應尋優方法實現英漢翻譯中的準確性語義配準。

（5） 采用二元語義模糊理解方法找到所有子句，語義結構為：L→AAPDAB。假如有某個詞匯W，在英漢翻譯中將一個語句的多種語法作為一個整體來處理，提高翻譯的準確度。

綜上分析，得到關聯語義模糊化分析的英漢翻譯模型優化設計的實現流程如圖2所示。

3 實驗測試分析

對英漢翻譯模型的性能測試實驗建立在C++仿真環境中，以CWT200G金山詞霸中詞匯數據庫作為英漢翻譯的詞匯來源，測試集中包含15個語義等價概念集和1 024個實例集，AHP?灰色關聯度模型的階數設置為5，采用AHP?灰色關聯度模型計算關聯語義模糊化解析因子實現英漢翻譯的模糊決策融合，得到英漢翻譯的模糊決策屬性表見表1。

根據表1中結果計算關聯語義模糊化解析因子，通過解空間自適應尋優方法實現英漢翻譯中的準確性語義配準和英漢翻譯的最優化決策。圖3采用不同方法進行英漢翻譯的關聯失準率對比結果，分析得知，采用本文方法進行英漢翻譯，失準率較低，說明進行英漢翻譯的關聯度較高，翻譯的準確性較好。

4 結 語

為了提高英漢翻譯的智能性和準確性，本文提出一種基于關聯語義模糊化分析的英漢翻譯模型優化設計方法。其采用二元語義模糊理解方法進行英漢翻譯中的語言評價集構建，利用AHP?灰色關聯度模型計算關聯語義模糊化解析因子，通過關聯語義特征索引方法進行英漢翻譯中的模糊決策目標函數設計，通過解空間自適應尋優方法實現英漢翻譯中的準確性語義配準，提高翻譯的準確度。實驗測試結果表明，該方法進行英漢翻譯的關聯度較高，說明翻譯的準確性較好，性能優越于傳統方法。

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