基于翻译理论和k-means优化算法的英语翻译模型及应用研究

黄泯尧 陆珩

摘要：國内外关于英语语义分析系统的应用中多以语句成分分析模式为主，而在语法分析方面的智能化程度较低。基于此本文研究了英语翻译模型及应用，以翻译理论为基础，结合k-means优化算法，针对不同特征的长难句进行优化分析，可根据历史翻译过程中的数据记录进行深度学习，提升对整体文章的翻译准确率。研究结果表明，本基于翻译理论和k-means优化算法的英语翻译模型能够有效地提升对整篇文章以及长难句的翻译质量。

关键词：k-means优化算法;翻译理论;英语翻译模型

一、引言

目前我国当下的英语翻译以传统的翻译模式为主，以针对不同领域的特有翻译模式为辅。从第三次教育改革以来，由于我国的信息技术的高速发展也引发了我国在英语翻译方式的变革，英语翻译模式智能化、翻译效果高效化等多种方式的出现，这也为英语翻译模式的创新提供了机遇，因此智能化和高效化已经成为我国当下中国英语翻译体系的重要特征。目前现有的英翻译体系虽然提供了多种的方法，但是在实际应用的过程中，很难根据其不同场景的英语差异性来选择具有针对性的翻译策略，也无法达到最优的英语翻译效果。在此背景下，本文研究了基于翻译理论和k-means优化算法的英语翻译模型及应用。

二、理论及模型基础

（一）基于翻译理论和k-means算法的英语翻译模型建立过程

本研究所构建的英语翻译模型是在借鉴国外三大翻译理论的基础上而实现的。从翻译标准、翻译过程、翻译分类、翻译方法等方面全方位的对英语翻译过程进行优化，以此提升翻译的准确率。本英语翻译模型是在已有的以单词语义和英语语句分析方式的基础上，对所翻译成的中文语句进行语法方面的二次校正。在语法方面，由于本英语翻译模型中需要对待翻译的英语语句进行中文方面的语法校正，因此本研究采用的优化方式是k-means算法，k-means算法中有k个预设数值参数，它会依据不同的参数设置把目标英语文本信息数据分为k个簇，通过对不同的参数的对比分析和对相关英语文本信息转换为空间向量的距离和角度间的对比分析，保证对每一句的英语翻译过程中都有很高的准确度和中英文语法相似度。

三、结果分析及讨论

为了测试本英语翻译模型的翻译效果，本研究选用对照组和实验组，通过对不同的英语语句进行翻译，来分析本系统的翻译准确率。为了防止出现特殊性结果，即防止本系统在翻译语句的过程中不具备常见的翻译系统的一般性，因此本研究以两篇内容相似但英语表达方式不相同的英语文章为对照组和实验组的实验对象之一，并且以多篇英语文章为基础进行反复实验。在实验过程中，采用层级聚类的分析方法，其中聚类默认的筛选方式为按照单词词性和词义两种并列的聚类方式，聚合成为一棵聚类树。通过观察该聚类树我们就可以得知该英语语句在翻译过程中的相关数据信息，而且比较直观。通过本次实验组和对照组的实验结果得知：两篇内容完全不同的英语语句之间的相似度较低（0.237 118 503 673 78和0.185 551 891 251 98），在我们的应用翻译模型的100次语法聚类循环迭代翻译中，我们发现，直到第84次才将此两类英语语句内容不同的文章分为一类。而在最后一次聚类循环的过程中，两篇英语文章的语句成分的差异性能够被明显地检测出来，并且此时的相似程度系数为0.078 361 731 961 39和0.056 143 893 561 71。

结果表明，本翻译模型对英语词汇相近、但语法相似程度较低的英语文章的翻译准确率还是有很大提升的。在目前的高校教材和相关文献资料中，当老师和学生需要进行英语语句翻译时，本英语翻译系统中能够大大降低由于中英文语法不同而导致的翻译错误，并且可以作为长难句翻译过程的二次保障，有效地提升英语翻译的质量和准确率。

四、结语

针对当下英语翻译系统中存在的翻译准确率低、效率慢、语法错误多等问题，研究了英语翻译模型的优化及应用。本文以翻译理论为基础，结合k-means优化算法，针对不同特征的长难句进行优化分析，可根据历史翻译过程中的数据记录进行深度学习，提升对整体文章的翻译准确率。研究结果表明，本基于翻译理论和k-means优化算法的英语翻译模型能够有效地提升对整篇文章以及长难句的翻译质量和准确率。

参考文献：

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