基于人工智能技術的高校英語教學智能翻譯系統架構設計

摘 要：文章對基于人工智能技術的高校英語教學智能翻譯系統架構進行了研究和設計。首先，分析了智能翻譯系統在高等教育領域的核心價值，包括對學生的個性化輔助、為教師提供教學工具與資源。其次，進行了需求分析，并介紹了核心翻譯引擎層和高級應用接口層的構建和功能。最后，詳細闡述了系統實現的方法和過程。通過實驗驗證，展現了該智能翻譯系統在不同評估指標上所表現出的性能，驗證了該系統在高校英語教學中的可行性和實用性。

關鍵詞：AI；高校英語教學；智能翻譯系統；架構設計

中圖分類號：TP311 文獻標識碼：A 文章編號：2096-4706（2024）08-0051-05

DOI：10.19850/j.cnki.2096-4706.2024.08.012

0 引 言

隨著科技創新步伐的加快，智能翻譯系統在高等教育中的價值日益凸顯。這一系統不僅助力提升教學質量，還能促進學生的個性化學習，豐富教師的教學資源，以及推動學院的教研創新。基于深度學習技術的智能翻譯為學生的個性化學習提供了強有力的支持。在人機協作的環境中，學生能夠探索不同語種和領域的翻譯實踐，強化自身技能并深入理解機器翻譯的效率和實用性。教師通過神經機器翻譯（NMT）得以拓展教學空間，融合譯后編輯技術，為培養適應新時代的翻譯人才奠定基礎[1]。

1 需求分析

教學和翻譯需求在高校英語教學中占據核心地位。教師和學生對實時獲取準確翻譯的需求日益增強，以找到差距和彌補不足，從而提高學習質量與效率。個性化學習方案和資源共享也成為教學需求的重要組成部分，幫助適應不同學生的多種學習模式并豐富教學內容。在翻譯需求方面，質量和準確性排在首位，確保存在文化和語境差異的情況下原文意思得到準確傳達。另外，翻譯效率和專業性也同等重要，特別是在學術和教學場景中，快速、準確地滿足不同學科和領域的專業翻譯需求已成為一項基本要求。具體需求如圖1所示。

2 智能翻譯系統的架構設計

智能翻譯系統的架構可歸結為兩個關鍵層面：核心翻譯引擎層與高級應用接口層，這兩者協同作用，確保翻譯的準確性與高效性，如圖2所示。

2.1 核心翻譯引擎層

核心翻譯引擎層是整個系統的基石，其關注點在于整合神經網絡機器翻譯技術（NMT）與統計機器翻譯技術（SMT）的強項。其核心邏輯為，當存在輸入前綴約束時，系統能夠靈活、動態地挑選和融合這兩種翻譯技術的最佳特性，從而實現出類拔萃的交互式翻譯預測。具體而言，它涵蓋以下技術細節：

1）多語言的雙語語料庫。通過構建高質量、大規模的雙語語料庫，為NMT和SMT提供豐富的訓練數據，保證翻譯引擎具有較大范圍的語言覆蓋和較高的翻譯準確性[2]。

2）層次模型結合。通過技術手段，使NMT和SMT在詞對齊與詞預測環節獲得更為優異的協同效果，確保翻譯的連貫性和準確性。

3）先進的搜索預測算法。系統能夠依托先進的算法快速進行翻譯預測（如預測首詞、預測序列、預測補全等），并確保其具有高度的準確性[3]。

4）大數據反饋與優化。系統持續收集用戶反饋，不斷地結合大數據分析方法對翻譯模型進行優化，提升其性能表現。

2.2 高級應用接口層

高級應用接口層為用戶提供更為直觀和友好的交互界面，同時也是核心翻譯引擎與外部應用的連接紐帶。此層的設計重點在于如何完美融合核心翻譯引擎與現代化的CAT（計算機輔助翻譯）工具。具體技術細節如下：

1）實時互動翻譯。通過連接NMT翻譯API，用戶可獲得實時的翻譯反饋，大大提升了翻譯效率。

2）翻譯記憶庫與術語庫。系統具有記憶庫查詢功能，確保專業術語和常用短語能夠準確一致地被譯出[4]。

3）知識圖譜集成。通過融入知識圖譜，系統在翻譯時能夠為用戶提供更為豐富和準確的背景知識。

4）譯員匹配功能。通過AI技術，確保每次的翻譯任務都能由最合適、最有經驗的譯員承擔[5]。

3 系統實現

3.1 系統實現技術

3.1.1 神經網絡機器翻譯（NMT）

NMT使用深度學習特是序列到序列Seq2Seq模型，使給定的源語言文本序列生成目標語言文本序列。其基本框架包括編碼器和解碼器兩個部分。

目標是最大化條件概率：

其中，x1表示源語言文本中的詞，yt表示目標語言文本中的詞。

3.1.2 個性化推薦算法

個性化推薦算法能夠為學習者提供定制的學習內容和資源。其中，協同過濾是一種常用的推薦算法，可以使用用戶-項目評分矩陣來預測用戶對未評分項目的興趣。

評分預測公式可以表示為：

其中， 表示用戶u對項目i的預測評分，μ表示全局平均評分，bu和bi表示用戶和項目的偏置項，N（i）表示與項目i相似的項目集合，sim（i， j）表示項目i和j之間的相似度，ruj表示用戶u對項目j的評分， 表示項目j的平均評分[6]。

3.1.3 自適應學習路徑

自適應學習路徑意味著根據每個學生的學習能力和進度調整學習內容和難度。這可以通過使用強化學習（RL）來實現，其中一個智能代理將根據學生的反饋調整其推薦內容。

狀態動作獎勵模型可表示為：

其中，Q（s，a）表示在狀態s采取動作a的預期獎勵，α表示學習率，R（s，a）表示采取動作a在狀態s獲得的獎勵，γ表示未來獎勵的折扣因子，maxa′Q（s′，a′）表示下一狀態s′中可獲得的最大預期獎勵。

3.2 功能實現詳細過程

3.2.1 實時翻譯

如圖3所示，實時翻譯功能的核心是快速提供準確的翻譯結果，以滿足用戶即時翻譯需求。該功能的實現依賴于先進的搜索預測算法和實時數據處理技術。系統的功能實現涵蓋算法實現、數據流優化和用戶界面交互三個關鍵領域。通過利用深度學習和神經網絡技術，特別是Attention機制和Transformer結構，實現了一個能夠精準捕捉源語言和目標語言依賴關系的高效翻譯模型。數據流經過優化，采用并行計算、數據預加載和緩存技術等方法，確保源文本能夠迅速被處理和翻譯，減少延遲。前端界面設計注重簡潔和直觀，使用戶能輕松輸入文本并獲得實時翻譯，界面與核心翻譯引擎的緊密集成進一步保證了翻譯的實時性和準確性。

3.2.2 個性化推薦

如圖4所示，個性化推薦功能旨在為用戶提供定制化的翻譯和學習體驗，該功能的實現基于用戶行為分析、機器學習和AI推薦算法。個性化推薦功能的實現依賴于對用戶行為的深入分析、精準的推薦算法和實時更新機制。首先，系統通過收集和分析用戶的翻譯歷史、偏好和行為，嚴格遵守隱私和安全標準，以形成準確的用戶畫像。其次，利用協同過濾和深度學習算法，并結合用戶畫像與全局數據實現精準的個性化翻譯和學習推薦。推薦系統具備實時響應用戶行為和反饋的能力，能動態更新推薦內容，確保推薦內容的及時性和相關性，從而極大地提升用戶的學習和使用體驗[7]。

3.2.3 自適應學習路徑

如圖5所示，自適應學習路徑功能通過AI和機器學習技術為每個用戶生成定制的學習計劃和資源，以優化學習效果。自適應學習路徑的實現基于對用戶學習數據的細致分析和先進AI技術的應用。系統會收集用戶的學習數據，包括學習進度、效果和所遇到的難點等方面的數據，并通過機器學習算法進行深入分析。采用AI技術尤其是深度學習和強化學習，根據數據分析結果動態生成和調整個人化學習路徑。該學習路徑與豐富的學習資源緊密集成，確保每個用戶都能接觸到最適合自己的學習材料和練習內容，從而有效提升學習效率和效果[8]。

4 系統實驗驗證

4.1 評價指標

為確保高校英語教學智能翻譯系統的有效性和實用性，本文引入了綜合性的評價指標體系進行系統實驗驗證：

1）準確率（A）。用于評估實時翻譯功能的準確

性，計算公式為A = （TP + TN） / （TP + FP + FN + TN）。

2）個性化推薦效果。通過用戶滿意度調查和推薦準確性分析，評估推薦系統的性能和效果。

3）學習效果。對比學生在使用自適應學習路徑功能前后的學習效果，評估學習效果提升程度。其中，各項指標的具體定義和計算則是基于實驗數據和用戶反饋[9]。

4.2 實驗步驟

為全面驗證高校英語教學智能翻譯系統的性能及其對教學質量的提升效果，研究人員設計了詳盡的實驗步驟：

1）實驗準備。準備實驗材料、工具和環境，確保所有參與者都能順利進行實驗。

2）數據采集。通過系統收集用戶的翻譯、學習和反饋數據。

3）模型訓練與優化。所利用的數據來源于多渠道的英語教學和翻譯實踐活動，包括高校英語教學資料庫、在線學習平臺、開放訪問的學術論文及其翻譯，利用80%的數據進行模型訓練，采用機器學習和人工智能算法優化系統性能。

4）系統評估。利用剩余20%數據對系統的實時翻譯、個性化推薦和自適應學習路徑進行評估[10]。

5）結果分析。根據實驗結果，分析系統的性能、準確性和用戶滿意度，確定改進方向。

4.3 實驗結果

實驗結果的獲得經過了嚴格的數據處理與分析流程。初始步驟涉及收集大量與高校英語教學相關的文本資料，通過自動化腳本進行數據清洗，剔除不相關信息，確保數據質量。在模型訓練階段，采用了80%的數據集，并對比了卷積神經網絡（CNN）、遞歸神經網絡（RNN）以及Transformer等多種深度學習模型。為評估模型性能，引入準確率A = （TP + TN） / （TP + FP + FN + TN）、精確度P = TP / （TP + FP）以及召回率R = TP / （TP + FN）作為核心評價指標。借助上述指標全面評估智能翻譯系統在實時翻譯、個性化推薦以及學習效果方面的性能。實驗過程中，特別注意模型的訓練細節，包括學習率調整、批量大小選擇等，確保訓練過程的高效與模型的泛化能力。

由表1可知，本模型在所有評估指標上均展現出最優秀的表現，其準確率達到了0.81，個性化推薦效果為0.85，學習效果為0.83。這驗證了本模型在處理高校英語教學中的實時翻譯、個性化推薦和自適應學習路徑等任務時能夠提供出色的性能和用戶體驗。

5 結 論

本文深入探討了基于人工智能技術的高校英語教學智能翻譯系統架構設計，具體闡述了系統的核心價值、需求分析、架構設計、系統實現以及實驗驗證。實驗結果展示了所設計的智能翻譯系統在實時翻譯、個性化推薦和自適應學習路徑方面的顯著效能。不僅為高校英語教學提供了強有力的輔助工具，推動了教學質量的提升，還為未來人工智能在教育領域的更廣泛應用奠定了基礎。

參考文獻：

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[9] 李蓉，周美麗.基于人工智能處理器設計的機器自動翻譯系統設計 [J].現代電子技術，2022，45（2）：183-186.

[10] 孫熒.人工智能翻譯的數字化創新與實踐應用研究——以咪咕靈犀AI應用為例 [J].出版廣角，2020（4）：58-60.

作者簡介：陶婷婷（1997.03—），女，漢族，遼寧大連人，助教，碩士學位，研究方向：翻譯理論與實踐。

收稿日期：2023-10-18

基金項目：2022年吉林省高教科研課題（JGJX2022D582）；2022年教育部產學合作協同育人項目（220600501011332）；2023年吉林省教育廳科學研究項目（JJKH20231357SK）

Design of an Intelligent Translation System Architecture for College English Teaching Based on Artificial Intelligence Technology

TAO Tingting

（School of Foreign Languages， Jilin University of Architecture and Technology， Changchun 130114， China）

Abstract： This paper studies and designs an intelligent translation system architecture for college English teaching based on artificial intelligence technology. Firstly， the core value of intelligent translation systems in the field of higher education is analyzed， including personalized assistance for students and providing teaching tools and resources for teachers. Secondly， a requirement analysis is conducted， and the construction and functions of the core translation engine layer and advanced application interface layer are introduced. Finally， the method and process of system implementation are elaborated in detail. Through experimental verification， the performance of the intelligent translation system on different evaluation indicators is demonstrated， and the feasibility and practicality of the system in college English teaching are verified.

Keywords： AI; college English teaching; intelligent translation system; architecture design