基于深度学习的英语短语译文智能校对系统

针对英语短语译文智能校对查错F1-score值低问题,提出基于深度学习的英语短语译文智能校对系统。硬件方面,针对晶振电路和接口电路进行设计。软件方面,根据自动翻译流程提取语义融合的特征参量,创建语义本体概念树。从实体词信息、逻辑关系信息、短语长度信息三个维度抽取句子特征,设计英汉短语对齐算法。依托于深度学习原理和Seq2Seq模型,加入了Bi-LSTM单元和注意力机制,通过网络训练得出自动化短语译文校对规则,生成智能校对模型。最后,采用Teacher Forcing强制训练的方式,构造解码端的训练与预测函数,完成智能校对系统的整体设计。系统测试结果表明:所提系统的查错F1-score值为0.93,相比文献[3]、文献[4]系统提升了26%与24%。

人工智能辅助译后编辑新方向——基于ChatGPT的翻译实例研究

本文基于翻译实例文本,从错误修正、句法结构、篇章连贯及语域调整等角度分析了聊天机器人ChatGPT在英汉与汉英翻译任务中的译后编辑表现。文章选用了汉译英与英译汉篇章语段翻译材料,要求ChatGPT根据指令完成译文校对、润色等译后编辑任务,结果发现:其在汉译英校对、润色方面表现出色,能够根据指令指出并修正翻译错误,调整句法结构,增强篇章连贯,且可调整语域;但在英译汉语言对的校对、润色等译后编辑任务中表现欠佳。基于ChatGPT的翻译实例研究证明,人工智能辅助译后编译可提供汉译英语言对中译文校对、润色、评估、反馈及建议,同时可从译文批改等方面协助翻译教学;ChatGPT现阶段在译后编辑中依赖专业提示,在一定程度上可客观限制翻译学习者对人工智能翻译的不合理使用。