中国科技术语 ›› 2022, Vol. 24 ›› Issue (2): 21-25.doi: 10.12339/j.issn.1673-8578.2022.02.003

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基于词向量空间模型的机器翻译质量评价分析——以石油术语有道翻译为例

陈柯(), 柴启栋()   

  1. 西安石油大学外国语学院,陕西西安 710065
  • 收稿日期:2021-05-26 修回日期:2021-09-24 出版日期:2022-04-05 发布日期:2022-03-31
  • 作者简介:陈柯(1975—),女,西安石油大学外国语学院教授,硕士生导师,主要研究方向为翻译。先后主持完成全国商科教育科研“十二五”规划课题、陕西省哲学社会科学课题、陕西省“十二五”规划课题、陕西省教育厅课题、陕西省重大理论与现实课题,并连续5年获西安社会科学规划课题资金资助。通信方式: 1295242889@qq.com
    柴启栋(1995—),男,西安石油大学外国语学院硕士研究生,研究方向为石油翻译、科技翻译等。通信方式: 1523825329@qq.com
  • 基金资助:
    陕西省2021年外语学科专项课题项目(2021ND0624);西安市2021年社会科学基金重点项目(WL78)

The Results Analysis of Machine Translation on Petroleum Engineering Terms Based on Vector Space Model

CHEN Ke(), CHAI Qidong()   

  • Received:2021-05-26 Revised:2021-09-24 Online:2022-04-05 Published:2022-03-31

摘要:

文章从问题意识视角出发,以石油术语为基础,引入词向量空间模型的方法展开三个相关实验对机器译文和人工译文进行对比研究,探索机器翻译结果在空间模型中的演绎和呈现。实验结果显示机器翻译对于石油术语的语言翻译准度能达到0.403。文章尝试结合计算机技术、语言学和翻译学等不同领域量化论证两种翻译结果在语义层面的接近和靠拢程度,以期探索评价分析机器翻译系统输出结果质量的新途径。

关键词: 机器翻译, 向量空间模型, 石油术语, 语义相似度

Abstract:

From the perspective of problem awareness, this paper conducted an in-depth terminology analysis on machine translation and manual translation by training vector space model. Three experiments were performed by the means of training the vector space model to compare the results of machine translation. These experiments demonstrate the similarity between machine translation and manual translation is 0.403. Integrated with computer technology, linguistics and translation, this paper focuses on the semantic similarity between machine translation and manual translation that aims to blaze a new way for results evaluation of machine translation.

Key words: machine translation, vector space model, petroleum terms, semantic similarity

中图分类号: