概化理论在大学英语翻译评分中的应用研究

本研究以概化(G)理论作为分析框架,请12位评分者对11名大学生的汉译英翻译测试进行评分,通过一系列的概化研究和决策研究,以检验翻译测试中的评分信度和构建效度问题。实验结果表明:以汉译英段落翻译进行的测试能较好区分考生的翻译能力;评分人效应明显,而题材效应不明显。同时决策研究的结果表明,适当增加翻译任务和评估者人数能提高翻译测试的信度。

改进粒子群BP算法的四六级翻译评分模型

针对四六级考试翻译题型,给出了一种基于改进PSO-BP神经网络的评分方法.通过BLEU和SVD等算法获取到文本特征值以及老师评分作为输入集,然后用该集合对改进PSO-BP神经网络进行训练,训练好的BP神经网络可以用来预测翻译分数.从惯性权值计算和适应度函数两方面优化了PSO-BP算法,在全局范围内寻找最优解,使得实验效果更加稳定.用Matlab进行了仿真实验,结果表明,在翻译评分中,使用改进PSO-BP神经网络比采用多元线性回归能获得更好的相关性,与人工评分的皮尔逊相关系数平均提高了12%.

概化理论下英语翻译测试评分者的信度研究

使用概化理论作为分析框架,请20位评分者对11位大学生每人2次翻译测试进行整体评分,通过一系列的概化(G)和决策(D)研究,以检验不同背景评分者的翻译测试的有效性和可靠性问题。实验研究的结果表明,与有培训背景的评分者相比,没有培训背景的评估者对评分标准把握不一致,对翻译评分存在较大差异。同时还发现,当前翻译测试主要靠评分者的经验来兑现将无法产生可接受可靠性系数,对评分者进行系统培训可以提高翻译测试信度。

一种面向句子的汉英口语翻译自动评分方法

该文提出一种面向句子的汉英口语翻译自动评分方法,选取语义关键词、句子大意和口语流利度作为评分的主要参数。为了提高关键词评分的准确度,该文使用同义词辨析方法,识别考生答题关键词中的同义词;在句子层面,使用可伸展递归自编码(unfolding recursive auto-encoder,URAE)神经网络模型分析考生对句子大意的翻译;最后基于语速(tempo/rate)和语音的分布情况对口语流利度进行评分。综合三种参量加权评分,得到最后翻译质量的评分。实验结果表明,采用该文方法与人工评分结果具有较好的一致性,达到了预期设计目标。

翻译机器评分的研究综述

翻译是英语考试中十分重要的一个部分,传统的翻译考试目前都是由人工进行评阅的。鉴于其需消耗大量的人力物力,有些研究机构正在研发能够替代人工的机器自动翻译评分系统。本篇文章主要综合讨论了目前机器自动翻译评分所应用的主要算法,并在总结了现有的评价系统基础之上模拟设计了一个基于BLEU算法的翻译自动评价系统。

基于BLEU的英语翻译自动评分研究

BLEU是一种经典的机器翻译质量评估方式。如果应用于英汉翻译测试的自动评分系统研究中,能够解决传统的人工评分存在评分完全依赖于评分员主观评判的问题。本文在简单介绍了BLEU评分法的核心思想的基础上,模拟设计出英语考试翻译自动评分系统实施方案,说明建立翻译自动评分系统具有一定的可实施性。

翻译测试研究综述

翻译测试能直接反映考生的英语水平,不仅可以测试对源语言的理解与应用能力,还可测试对目标语词汇、结构及文化的掌握程度。笔者根据从中国知网中搜集到的相关论文,对近十年(2007~2017)翻译测试的研究成果分专题进行梳理和分析,以期为今后的翻译测试研究提供有价值的研究方向。

基于混合语义空间的汉译英自动评分模型

针对传统翻译自动评分方法分析不够全面且准确率不高的问题,提出一种基于混合语义空间的汉译英自动评分模型。该模型通过规则与统计相结合的语法检错算法对待测译文进行语法分析,并基于混合语义空间的语义相关度算法对待测译文与标准译文进行分析,然后赋予相应的权重,从而对待测译文进行自动评分。实验结果表明,该方法与人工评分的平均误差仅为1.13,皮尔逊相关系数为0.87,具有较高的准确率。

英语考试翻译自动评分中双语对齐技术的应用

翻译自动评分是语言测试和计算机技术相结合的研究热点之一。本文提出了将自然语言处理中的双语对齐技术，包括词语对齐、多词单位对齐等用于翻译自动评分系统的方法，分析了未对齐词和多词单位在译文中的各种情况。实验用训练语料来自学生真实译文，并由专家进行人工评分。结果表明：对齐的数目和翻译得分显著相关，双语对齐数可以作为多元回归构建的翻译评分模型中一项重要的参数。最后讨论了影响对齐数目和得分相关性的因素。

基于译者能力的翻译专业汉英笔译评分模式新探

鉴于翻译评估在翻译教学中的重要性,本文拟以近年来国内外的相关研究为基础,以译者能力为基本理念,根据汉英翻译教学的目标和规律,设计一种适用于翻译专业汉英笔译课程测试的评分模式,以期尽量客观有效地评估学生的翻译水平,考量其作为译者应具备的具体能力,为科学合理地设计翻译课程教学提供参考。

国内外机器自动评分系统评述——兼论对中国学生翻译自动评分系统的启示

本研究回顾了国内外机器自动评分系统的现状、内容和特点，探讨了现有机器自动评分技术对中国学生翻译自动评分系统的启示。在总结前人成功经验的基础之上，将语料库技术、自然语言处理技术和统计技术结合起来，深入挖掘能够反映译文质量的文本预测变量，建成具有中国特色的翻译自动评分系统应该为期不远。