一种基于上下文感知的英语长文本自适应翻译优化方法及系统

本技术涉及自然语言处理与机器翻译，尤其涉及一种基于上下文感知的英语长文本自适应翻译优化方法及系统。

背景技术：

1、随着全球化进程的加速，英语作为国际通用语言，其长文本（例如：学术论文、技术文档、法律合同、文学作品等）的跨语言转换需求日益增长。现有的机器翻译方法，例如：基于统计的机器翻译和基于神经网络的机器翻译（neuralmachinetranslation，nmt），在处理短句或上下文依赖较弱的文本时已取得较好的效果。

2、然而，在处理英语长文本时，现有技术仍存在以下显著缺陷：

3、1、上下文断裂问题：传统翻译模型通常以句子为单位进行独立翻译，忽视了句子之间、段落之间的语义连贯性和逻辑关联性，这会导致翻译结果中出现代词指代不明、术语翻译不一致、篇章逻辑混乱等问题，无法实现文本整体语义的连贯表达。

4、2、领域适应性差：翻译模型在不同专业领域（例如：医学、法律、计算机科学）的翻译准确性上表现得参差不齐，当长文本涉及多个专业领域或专业术语时，翻译模型难以动态调整其翻译策略，导致专业术语翻译难以统一，甚至出现错误，无法满足专业领域的翻译精度要求。

5、3、长距离语义依赖捕获能力不足：现有的很多翻译模型（例如：transformer模型）中虽然引入了自注意力机制，但是在处理数千词乃至数万词的长文本时，受限于计算资源与模型结构，其对跨段落、跨页的长距离语义依赖的捕获能力仍然有限，容易出现“遗忘”前文关键信息的问题，无法实现长文本前后语义的有效关联。

6、4、缺乏个性化与交互性：现有的翻译模型无法根据用户反馈或特定文本（例如：正式化、口语化、文学化）进行适应性调整，从而导致翻译输出僵化，难以满足用户对翻译质量、风格一致性的高标准要求。

7、因此，如何使得机器翻译能够有效融合全局上下文信息、动态适应文本领域与文本风格、并且支持长距离语义建模，是本领域技术人员目前急需解决的技术问题。

技术实现思路

1、本技术提供了一种基于上下文感知的英语长文本自适应翻译优化方法及系统，以解决现有技术中上下文断裂、领域适配性差、长距离语义捕获不足和翻译风格僵化的问题，从而提升英语长文本的翻译质量和适配性。

2、为解决上述技术问题，本技术提供如下技术方案：

3、一种基于上下文感知的英语长文本自适应翻译优化方法，包括如下步骤：步骤s110、对英语长文本进行多粒度上下文特征向量提取和注意力机制融合，得到全局上下文感知向量；步骤s120、依据全局上下文感知向量进行专业领域与术语集合匹配，并获取领域感知上下文向量；步骤s130、基于领域感知上下文向量生成增强型全局上下文向量；

4、步骤s140、通过增强型全局上下文向量结合用户文本风格偏好向量进行个性化风格自适应翻译生成英语长文本的翻译结果。

5、如上所述的基于上下文感知的英语长文本自适应翻译优化方法，其中，优选的是，步骤s110包括如下子步骤：步骤s111、对英语长文本进行逐层划分得到词序列、句序列、段序列；步骤s112、对词序列、句序列、段序列和英语长文本进行逐层编码，得到词向量、句向量、段向量和篇章向量；步骤s113、对多层级的词向量、句向量、段向量和篇章向量进行注意力机制融合，得到全局上下文感知向量。

6、如上所述的基于上下文感知的英语长文本自适应翻译优化方法，其中，优选的是，步骤s120包括如下子步骤：步骤s121、依据全局上下文感知向量确定英语长文本所属的专业领域以及所属专业领域的领域置信度；步骤s122、依据英语长文本所属的专业领域确定英语长文本的术语集合并计算该术语集合中所有术语的术语融合向量；步骤s123、结合领域置信度与术语融合向量，对全局上下文感知向量进行专业领域自适应增强，得到领域感知上下文向量。

7、如上所述的基于上下文感知的英语长文本自适应翻译优化方法，其中，优选的是，步骤s130包括如下子步骤：步骤s131、对英语长文本的段序列进行滑动窗口划分；步骤s132、对每个窗口的段序列进行编码得到窗口语义向量，并依据窗口语义向量与领域感知上下文向量对每个窗口的注意力权重进行计算；步骤s133、依据所有窗口的语义向量与相应窗口的注意力权重以及领域感知上下文向量，生成增强型全局上下文向量。

8、如上所述的基于上下文感知的英语长文本自适应翻译优化方法，其中，优选的是，步骤s140包括如下子步骤：步骤s141、基于增强型全局上下文向量提取文本风格特征向量；步骤s142、将文本风格特征向量结合用户文本风格偏好向量融合得到文本风格融合向量；步骤s143、将增强型全局上下文向量编码为编码器特征向量，将编码器特征向量、文本风格融合向量和解码器的自身序列拼接及维度调整作为解码器输入，从而生成英语长文本的翻译结果。

9、一种基于上下文感知的英语长文本自适应翻译优化系统，包括：特征提取与融合模块、领域术语匹配及增强模块、上下文向量增强模块和个性化风格自适应翻译模块；其中，特征提取与融合模块对英语长文本进行多粒度上下文特征向量提取和注意力机制融合，得到全局上下文感知向量；领域术语匹配及增强模块依据全局上下文感知向量进行专业领域与术语集合匹配，并获取领域感知上下文向量；上下文向量增强模块基于领域感知上下文向量生成增强型全局上下文向量；个性化风格自适应翻译模块通过增强型全局上下文向量结合用户文本风格偏好向量进行个性化风格自适应翻译生成英语长文本的翻译结果。

10、如上所述的基于上下文感知的英语长文本自适应翻译优化系统，其中，优选的是，特征提取与融合模块包括：文本层级划分子模块、逐层编码子模块和多层级向量融合子模块；其中，文本层级划分子模块对英语长文本进行逐层划分得到词序列、句序列、段序列；逐层编码子模块对词序列、句序列、段序列和英语长文本进行逐层编码，得到词向量、句向量、段向量和篇章向量；多层级向量融合子模块对多层级的词向量、句向量、段向量和篇章向量进行注意力机制融合，得到全局上下文感知向量。

11、如上所述的基于上下文感知的英语长文本自适应翻译优化系统，其中，优选的是，领域术语匹配及增强模块包括：领域匹配子模块、术语集合匹配子模块和自适应增强子模块；其中，领域匹配子模块依据全局上下文感知向量确定英语长文本所属的专业领域以及所属专业领域的领域置信度；术语集合匹配子模块依据英语长文本所属的专业领域确定英语长文本的术语集合并计算该术语集合中所有术语的术语融合向量；自适应增强子模块结合领域置信度与术语融合向量，对全局上下文感知向量进行专业领域自适应增强，得到领域感知上下文向量。

12、如上所述的基于上下文感知的英语长文本自适应翻译优化系统，其中，优选的是，上下文向量增强模块包括：滑动窗口划分子模块、编码及权重计算子模块和长距离语义融合模块；其中，滑动窗口划分子模块对英语长文本的段序列进行滑动窗口划分；编码及权重计算子模块对每个窗口的段序列进行编码得到窗口语义向量，并依据窗口语义向量与领域感知上下文向量对每个窗口的注意力权重进行计算；长距离语义融合模块依据所有窗口的语义向量与相应窗口的注意力权重以及领域感知上下文向量，生成增强型全局上下文向量。

13、如上所述的基于上下文感知的英语长文本自适应翻译优化系统，其中，优选的是，个性化风格自适应翻译模块包括：文本风格提取子模块、文本风格融合子模块和编码拼接调整生成子模块；其中，文本风格提取子模块基于增强型全局上下文向量提取文本风格特征向量；文本风格融合子模块将文本风格特征向量结合用户文本风格偏好向量融合得到文本风格融合向量；编码拼接调整生成子模块通过其编码器将增强型全局上下文向量编码为编码器特征向量，将编码器特征向量、文本风格融合向量和解码器的自身序列拼接及维度调整作为解码器输入，从而生成英语长文本的翻译结果。

14、相对上述背景技术，本技术提供的基于上下文感知的英语长文本自适应翻译优化方法及系统，能够通过多粒度上下文特征提取与融合解决上下文断裂问题，结合动态领域自适应与术语管理提升领域适配能力，采用滑动窗口+跨窗口注意力机制强化长距离语义依赖建模，同时融入个性化风格自适应实现翻译风格的灵活调整，最终实现英语长文本的高质量、高适配性翻译，系统则为该方法的落地提供硬件和软件支撑，保障方法的高效执行。