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【摘要】结合长字符英语自动翻译系统设计需求，本文提出采用翻译记忆方式实现记忆辅助型自动翻译系统设计，能够通过语义特征提取加强系统输出结果与上下文的匹配，利用词语间互信息完成翻译反馈校正。从系统性能仿真结果来看，系统翻译最大能达到100%的匹配率，数据召回率最大为40%，因此能够保证翻译准确性。
【关键词】翻译记忆;长字符英语;自动翻译系统
【作者简介】吴晓娟（1980.01-），女，汉族，甘肃兰州人，兰州理工大学，博士，讲师，研究方向：语言学及跨文化交际。
引言
在跨语言交际方面，语言障碍成为为沟通交流的最大阻碍。在翻译内容日渐增多背景下，已经无法单纯依靠人工翻译解决沟通问题，所以需要完成自动翻译系统研发。但目前该类系统在长字符英语翻译方面无法保证准确性，因此还应加强记忆辅助型长字符英语自动翻译系统设计，以促进计算机翻译技术的发展。
一、记忆辅助型长字符英语自动翻译系统设计需求
在对长字符英语进行翻译时，采用自动翻译软件通常会出现译文语序组合不当、译义选择有误或修饰关系不准确等问题，造成译文与原文内容存在较大偏差。出现这种情况，主要是由于传统机器翻译基本是根据规则进行翻译，受分析技术限制，翻译方法以句法直译和转化为主，侧重于语法分析，使得译文可读性和准确性受到了较大影响。针对这一情况，采用翻译记忆与计算机辅助翻译方式，能够将源语言和翻译得到的译文对照存入计算机记忆库中，作为翻译的源语言进行使用。在计算机系统自动进行长字符英语翻译时，可以通过数据搜索完成模糊匹配。因此针对带有特殊语义的长字符英语来讲，设计记忆辅助型自动翻译系统，能够使文本翻译的一致性、完整性得到保证。
二、记忆辅助型长字符英语自动翻译系统具体设计
1.系统总体架构设计。实际进行系统设计，可以采用B/S架构完成系统软件开发，为记忆辅助翻译算法的实现提供支撑。采用该架构，可以利用Hadoop、Storm和MongoDB开源底层计算框架开发系统基础层和应用层，完成系统页面交互设计。在系统软件开发架构上，运用模块化设计思想，可以得到由信息管理模块、网络通信模块、程序加载模块和数据库构成的自动翻译系统。利用信息管理模块，能够实现系统数据信息的输入、输出控制管理。在网络通信模块支撑下，可以实现数据传输，为系统在线翻译功能实现提供技术支撑。凭借程序加载模块，系统能够对英语交叉编译指令程序进行加载，完成英语翻译资源调用，并通过调用系统翻译算法实现交叉编译控制，使系统完成英语自动翻译。在系统数据库设计上，需要利用寄存器完成翻译输出缓存处理，完成寄存器时钟初始化和传输位时序设定，促使加载程序能够按照网络进程完成英语翻译，实现相应寄存器的配置，继而加强系统数据内存管理。
2.系统语义特征提取。系统设计关键，在于翻译算法实现。在长字符英语翻译方面，应用翻译记忆方法实现计算机辅助翻译，需要完成英语自然语义特征分析提取，以便形成相应实例集，对长字符英语短语进行语义分割，得到语义特征相匹配的语义本体模型。在实际进行语义分割时，系统需要完成模糊映射处理。具体来讲，就是先完成语义映射约束系数设定，对翻译准确性评价集与相关邻域概念进行匹配，得到相应实词集。根据语义本体模型同义词特征，可以得到匹配集，实现模糊语义最优解计算，以便从语义上完成翻译内容正确组织。运用该种方法，其实就是根据主题词特征对英语短语内容进行相关性分析，可以根据字符匹配算子对翻译本体片段英语翻译进行可靠性预测，实现本体映射。针对从句语义，还应在确定相关性特征后完成二元语义信息特征提取，实现英语词片相关性搜索，最终输出优化语义特征。
3.系统自动翻译流程。按照系统翻译算法，在英语翻译输出结果集中，可以实现自相关特征匹配，得到字符翻译优化解向量。从流程上来看，即在前后文语义模糊概念集kal，得到（sk，ak）<（sl，al）。针对得到的翻译特征提取结果，可以完成语义主题词表的构建，然后根据配准堆栈实现系统自动翻译控制。针对长字符英语词组，还应利用二元语义特征完成关联性抽取，以获得正文文本中长字符相似度。根据词语在文本中位置，可以完成自适应上下匹配，获得模糊概念集。结合词语语境，可以利用属性字段完成翻译输出向量概念集修正，确定词长和词性关联性函数，获取词汇间互信息特征量。利用这一特征，能够完成系统翻译反馈校正。
4.系统性能仿真分析。为确定系统性能，可以利用Visual DSP 仿真平台完成系统翻译仿真实验。与传统翻译系统相比较，在英语词汇包大小达到80Gbit的情况下，系统最大能够达到96%的上下文匹配率。随着英语词汇包大小的增加，系统翻译速度逐渐下降，在词汇包大小达到600Gbit的情况下，数据召回率最大为35%。采用设计自动翻译系统，在英语词汇包大小达到80Gbit时系统最大能够达到100%的匹配率，在词汇包大小达到600Gbit时数据召回率最大为40%。由此可見，相较于传统翻译系统，设计出的自动翻译系统拥有更高翻译准确性。
三、结论
综上所述，在长字符英语翻译方面，想要提高翻译软件准确性，还要采用翻译记忆方式实现计算机辅助翻译，以便结合文本语义特征加强上下文联系，使翻译结果与上下文匹配率得到提高。实际进行自动翻译系统设计时，可以借助B/S架构实现系统翻译算法，促使系统翻译性能得到有效改善。
参考文献：
[1]张岳琢.记忆辅助型长字符英语自动翻译系统设计[J].自动化与仪器仪表，2018（10）：116-118 123.
【关键词】翻译记忆;长字符英语;自动翻译系统
【作者简介】吴晓娟（1980.01-），女，汉族，甘肃兰州人，兰州理工大学，博士，讲师，研究方向：语言学及跨文化交际。
引言
在跨语言交际方面，语言障碍成为为沟通交流的最大阻碍。在翻译内容日渐增多背景下，已经无法单纯依靠人工翻译解决沟通问题，所以需要完成自动翻译系统研发。但目前该类系统在长字符英语翻译方面无法保证准确性，因此还应加强记忆辅助型长字符英语自动翻译系统设计，以促进计算机翻译技术的发展。
一、记忆辅助型长字符英语自动翻译系统设计需求
在对长字符英语进行翻译时，采用自动翻译软件通常会出现译文语序组合不当、译义选择有误或修饰关系不准确等问题，造成译文与原文内容存在较大偏差。出现这种情况，主要是由于传统机器翻译基本是根据规则进行翻译，受分析技术限制，翻译方法以句法直译和转化为主，侧重于语法分析，使得译文可读性和准确性受到了较大影响。针对这一情况，采用翻译记忆与计算机辅助翻译方式，能够将源语言和翻译得到的译文对照存入计算机记忆库中，作为翻译的源语言进行使用。在计算机系统自动进行长字符英语翻译时，可以通过数据搜索完成模糊匹配。因此针对带有特殊语义的长字符英语来讲，设计记忆辅助型自动翻译系统，能够使文本翻译的一致性、完整性得到保证。
二、记忆辅助型长字符英语自动翻译系统具体设计
1.系统总体架构设计。实际进行系统设计，可以采用B/S架构完成系统软件开发，为记忆辅助翻译算法的实现提供支撑。采用该架构，可以利用Hadoop、Storm和MongoDB开源底层计算框架开发系统基础层和应用层，完成系统页面交互设计。在系统软件开发架构上，运用模块化设计思想，可以得到由信息管理模块、网络通信模块、程序加载模块和数据库构成的自动翻译系统。利用信息管理模块，能够实现系统数据信息的输入、输出控制管理。在网络通信模块支撑下，可以实现数据传输，为系统在线翻译功能实现提供技术支撑。凭借程序加载模块，系统能够对英语交叉编译指令程序进行加载，完成英语翻译资源调用，并通过调用系统翻译算法实现交叉编译控制，使系统完成英语自动翻译。在系统数据库设计上，需要利用寄存器完成翻译输出缓存处理，完成寄存器时钟初始化和传输位时序设定，促使加载程序能够按照网络进程完成英语翻译，实现相应寄存器的配置，继而加强系统数据内存管理。
2.系统语义特征提取。系统设计关键，在于翻译算法实现。在长字符英语翻译方面，应用翻译记忆方法实现计算机辅助翻译，需要完成英语自然语义特征分析提取，以便形成相应实例集，对长字符英语短语进行语义分割，得到语义特征相匹配的语义本体模型。在实际进行语义分割时，系统需要完成模糊映射处理。具体来讲，就是先完成语义映射约束系数设定，对翻译准确性评价集与相关邻域概念进行匹配，得到相应实词集。根据语义本体模型同义词特征，可以得到匹配集，实现模糊语义最优解计算，以便从语义上完成翻译内容正确组织。运用该种方法，其实就是根据主题词特征对英语短语内容进行相关性分析，可以根据字符匹配算子对翻译本体片段英语翻译进行可靠性预测，实现本体映射。针对从句语义，还应在确定相关性特征后完成二元语义信息特征提取，实现英语词片相关性搜索，最终输出优化语义特征。
3.系统自动翻译流程。按照系统翻译算法，在英语翻译输出结果集中，可以实现自相关特征匹配，得到字符翻译优化解向量。从流程上来看，即在前后文语义模糊概念集k
4.系统性能仿真分析。为确定系统性能，可以利用Visual DSP 仿真平台完成系统翻译仿真实验。与传统翻译系统相比较，在英语词汇包大小达到80Gbit的情况下，系统最大能够达到96%的上下文匹配率。随着英语词汇包大小的增加，系统翻译速度逐渐下降，在词汇包大小达到600Gbit的情况下，数据召回率最大为35%。采用设计自动翻译系统，在英语词汇包大小达到80Gbit时系统最大能够达到100%的匹配率，在词汇包大小达到600Gbit时数据召回率最大为40%。由此可見，相较于传统翻译系统，设计出的自动翻译系统拥有更高翻译准确性。
三、结论
综上所述，在长字符英语翻译方面，想要提高翻译软件准确性，还要采用翻译记忆方式实现计算机辅助翻译，以便结合文本语义特征加强上下文联系，使翻译结果与上下文匹配率得到提高。实际进行自动翻译系统设计时，可以借助B/S架构实现系统翻译算法，促使系统翻译性能得到有效改善。
参考文献：
[1]张岳琢.记忆辅助型长字符英语自动翻译系统设计[J].自动化与仪器仪表，2018（10）：116-118 123.