基于翻譯理論和k-means優化算法的英語翻譯模型及應用研究

黃泯堯 陸珩

摘要：國內外關于英語語義分析系統的應用中多以語句成分分析模式為主，而在語法分析方面的智能化程度較低。基于此本文研究了英語翻譯模型及應用，以翻譯理論為基礎，結合k-means優化算法，針對不同特征的長難句進行優化分析，可根據歷史翻譯過程中的數據記錄進行深度學習，提升對整體文章的翻譯準確率。研究結果表明，本基于翻譯理論和k-means優化算法的英語翻譯模型能夠有效地提升對整篇文章以及長難句的翻譯質量。

關鍵詞：k-means優化算法;翻譯理論;英語翻譯模型

一、引言

目前我國當下的英語翻譯以傳統的翻譯模式為主，以針對不同領域的特有翻譯模式為輔。從第三次教育改革以來，由于我國的信息技術的高速發展也引發了我國在英語翻譯方式的變革，英語翻譯模式智能化、翻譯效果高效化等多種方式的出現，這也為英語翻譯模式的創新提供了機遇，因此智能化和高效化已經成為我國當下中國英語翻譯體系的重要特征。目前現有的英翻譯體系雖然提供了多種的方法，但是在實際應用的過程中，很難根據其不同場景的英語差異性來選擇具有針對性的翻譯策略，也無法達到最優的英語翻譯效果。在此背景下，本文研究了基于翻譯理論和k-means優化算法的英語翻譯模型及應用。

二、理論及模型基礎

（一）基于翻譯理論和k-means算法的英語翻譯模型建立過程

本研究所構建的英語翻譯模型是在借鑒國外三大翻譯理論的基礎上而實現的。從翻譯標準、翻譯過程、翻譯分類、翻譯方法等方面全方位的對英語翻譯過程進行優化，以此提升翻譯的準確率。本英語翻譯模型是在已有的以單詞語義和英語語句分析方式的基礎上，對所翻譯成的中文語句進行語法方面的二次校正。在語法方面，由于本英語翻譯模型中需要對待翻譯的英語語句進行中文方面的語法校正，因此本研究采用的優化方式是k-means算法，k-means算法中有k個預設數值參數，它會依據不同的參數設置把目標英語文本信息數據分為k個簇，通過對不同的參數的對比分析和對相關英語文本信息轉換為空間向量的距離和角度間的對比分析，保證對每一句的英語翻譯過程中都有很高的準確度和中英文語法相似度。

三、結果分析及討論

為了測試本英語翻譯模型的翻譯效果，本研究選用對照組和實驗組，通過對不同的英語語句進行翻譯，來分析本系統的翻譯準確率。為了防止出現特殊性結果，即防止本系統在翻譯語句的過程中不具備常見的翻譯系統的一般性，因此本研究以兩篇內容相似但英語表達方式不相同的英語文章為對照組和實驗組的實驗對象之一，并且以多篇英語文章為基礎進行反復實驗。在實驗過程中，采用層級聚類的分析方法，其中聚類默認的篩選方式為按照單詞詞性和詞義兩種并列的聚類方式，聚合成為一棵聚類樹。通過觀察該聚類樹我們就可以得知該英語語句在翻譯過程中的相關數據信息，而且比較直觀。通過本次實驗組和對照組的實驗結果得知：兩篇內容完全不同的英語語句之間的相似度較低（0.237 118 503 673 78和0.185 551 891 251 98），在我們的應用翻譯模型的100次語法聚類循環迭代翻譯中，我們發現，直到第84次才將此兩類英語語句內容不同的文章分為一類。而在最后一次聚類循環的過程中，兩篇英語文章的語句成分的差異性能夠被明顯地檢測出來，并且此時的相似程度系數為0.078 361 731 961 39和0.056 143 893 561 71。

結果表明，本翻譯模型對英語詞匯相近、但語法相似程度較低的英語文章的翻譯準確率還是有很大提升的。在目前的高校教材和相關文獻資料中，當老師和學生需要進行英語語句翻譯時，本英語翻譯系統中能夠大大降低由于中英文語法不同而導致的翻譯錯誤，并且可以作為長難句翻譯過程的二次保障，有效地提升英語翻譯的質量和準確率。

四、結語

針對當下英語翻譯系統中存在的翻譯準確率低、效率慢、語法錯誤多等問題，研究了英語翻譯模型的優化及應用。本文以翻譯理論為基礎，結合k-means優化算法，針對不同特征的長難句進行優化分析，可根據歷史翻譯過程中的數據記錄進行深度學習，提升對整體文章的翻譯準確率。研究結果表明，本基于翻譯理論和k-means優化算法的英語翻譯模型能夠有效地提升對整篇文章以及長難句的翻譯質量和準確率。

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