基于源语言标准化的人工智能翻译方法

摘要

目前,人工智能翻译面临的主要问题是多重语义处理、复杂逻辑关系、短语搭配、时态、习惯性表述等方面仍存在诸多不足.为解决这些问题,本文提出一种基于源语言标准化的人工智能翻译方法.假定源语与目标语之间存在唯一的对等语义,即源语在转换为另一种语言的过程中,一定会找到与之最匹配的目标语.为了建立这种对等关系,本文提出在源语言和目标语言之间建立两个过渡层.从汉英互译角度,整个翻译过程分别经过源语层、源语过渡层、转换隐含层(对等匹配层)、目标语过渡层及目标语层.通过建立过渡层,使源语言标准化并赋予相应的情感量化标签,进一步与目标语的标准语言完全对等翻译转换,之后借助标签得到高质量的目标语.本文选取了《联合国可持续发展目标》中目标四的前三段官网英汉内容作为研究对象,通过将百度在线译文与新理论所得译文的比较发现,本文提出的基于源语言的标准化方法能够有效改进机器翻译的质量,准确率得到有效提高.