基于机器学习的文学作品英译自动评价

摘要

为了提高文学英译作品自动评价的水平,引入基于机器学习的智能算法模型成为当前最有效的方法.首先研究文学作品的翻译规则和特殊性,建立基于变量特征的翻译评价指标体系;然后利用Python语言平台,英译文本经Stanford Parser、NLTK等工具包过滤预处理之后,采取VSM向量空间模型获得特征编码和特征度,再输入到Random-RF、Original-RF和AHP-RF算法模型中训练学习,完成翻译质量评价与分析.实验结果表明,融合层次分析法、灰色关联法和随机森林算法的AHP-RF模型的分类效果优于其它2种,同时人工译本相较于其它4种机器译本,质量评分高、分类错误率小,评价结果与实际翻译情况吻合.