學(xué)生英譯漢網(wǎng)上自動(dòng)測(cè)評(píng)探索.pdf

1、網(wǎng)絡(luò)的普及和發(fā)展給語言學(xué)習(xí)和語言測(cè)試提供了前所未有的機(jī)遇和發(fā)展空間。隨著客觀題測(cè)試技術(shù)的日趨完善，主觀題的自動(dòng)測(cè)評(píng)讓語言測(cè)試者備感興趣，同時(shí)也給語言測(cè)試帶來了新的挑戰(zhàn)。學(xué)生英譯漢網(wǎng)上自動(dòng)測(cè)評(píng)研究具有很高的理論意義和實(shí)用價(jià)值。學(xué)生譯文與標(biāo)準(zhǔn)譯文的比對(duì)、測(cè)評(píng)是漢語語義理解和概念相似性分析研究，其理論探索有意義，技術(shù)實(shí)現(xiàn)也有難度。 本文研究學(xué)生英譯漢網(wǎng)上自動(dòng)測(cè)評(píng)問題，內(nèi)容包括實(shí)踐嘗試、理論探討、網(wǎng)上實(shí)現(xiàn)、部分標(biāo)準(zhǔn)譯文自動(dòng)生成四個(gè)部分。

2、實(shí)踐嘗試包括字符串完全匹配、關(guān)鍵詞匹配、詞語相似度計(jì)算、同義詞匹配和句式匹配等一系列有效實(shí)驗(yàn)，并取得了較好的效果，與人工測(cè)評(píng)的相關(guān)系數(shù)達(dá)到了0.58(一般人工評(píng)分員之間公認(rèn)的相關(guān)系數(shù)為0.7～0.75)。理論探討包括學(xué)生英譯漢網(wǎng)上自動(dòng)測(cè)評(píng)問題的本質(zhì)以及與機(jī)器翻譯系統(tǒng)、漢語主觀題、標(biāo)準(zhǔn)化考試中的英譯漢三種自動(dòng)測(cè)評(píng)的區(qū)別。結(jié)合認(rèn)知心理學(xué)分析了測(cè)評(píng)中的相似度、離散度、容納度及有關(guān)理論和技術(shù)難點(diǎn)。理論模型將測(cè)評(píng)問題分解為相似度等四個(gè)子問題。網(wǎng)上

3、實(shí)現(xiàn)基于現(xiàn)有中文信息處理資源，設(shè)計(jì)了測(cè)評(píng)系統(tǒng)流程和算法，創(chuàng)建了自動(dòng)測(cè)評(píng)網(wǎng)站，完善了必要的網(wǎng)站結(jié)構(gòu)及其功能，研究了題庫(kù)結(jié)構(gòu)并逐步積累題庫(kù)資源，從而初步完成了測(cè)評(píng)的工程化，實(shí)施了學(xué)生英譯漢的網(wǎng)上自動(dòng)測(cè)評(píng)。實(shí)際效果表明學(xué)生英譯漢網(wǎng)上自動(dòng)測(cè)評(píng)已達(dá)到了實(shí)用要求。最后探索了利用網(wǎng)絡(luò)資源為標(biāo)準(zhǔn)譯文庫(kù)自動(dòng)生成和篩選源自英語名詞短語的標(biāo)準(zhǔn)譯文候選項(xiàng)，以及利用語義對(duì)候選項(xiàng)進(jìn)行再次篩選等深層理論和應(yīng)用技術(shù)問題。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，自動(dòng)語義篩選方法的正確率為84.2

4、1％，召回率為76％。實(shí)踐證明詞頻統(tǒng)計(jì)和詞語語義的雙重篩選方法可以使自動(dòng)生成的候選項(xiàng)基本達(dá)到標(biāo)準(zhǔn)譯文數(shù)量和質(zhì)量上的要求。方法論上，創(chuàng)新研究不是從算法比較開始，而是從學(xué)生譯文分析和測(cè)評(píng)問題的本質(zhì)及實(shí)踐探索開始，旨在認(rèn)識(shí)問題的實(shí)質(zhì)及其關(guān)鍵。重視實(shí)踐過程，數(shù)據(jù)分析及其相關(guān)理論：具有獨(dú)特特點(diǎn)的漢語語義理論，涉及人腦學(xué)習(xí)機(jī)制的認(rèn)知理論。 本文的創(chuàng)新點(diǎn)主要在于： 一、凸現(xiàn)本質(zhì)，攻克難點(diǎn)。首次對(duì)學(xué)生英譯漢自動(dòng)測(cè)評(píng)問題進(jìn)行實(shí)踐探索和理論

5、探討，提出測(cè)評(píng)問題的本質(zhì)是基于語義的自動(dòng)測(cè)評(píng)。在現(xiàn)有中文信息處理相關(guān)理論和技術(shù)條件下，采用關(guān)鍵詞匹配和詞語語義相似度計(jì)算的混合方法實(shí)現(xiàn)自動(dòng)測(cè)評(píng)，超越了通常單純字符串匹配的局限性。其難點(diǎn)在于如何處理好相似度、離散度和容納度三者之間的關(guān)系。給出了學(xué)生英譯漢網(wǎng)上自動(dòng)測(cè)評(píng)模型。 二、技術(shù)獨(dú)特，分類處理?！霸~語對(duì)比分析器”首次采用詞語分類對(duì)比方法，對(duì)不同詞類(名詞、動(dòng)詞、形容詞和副詞)采用不同的基于語義的自動(dòng)評(píng)分方法，有別于現(xiàn)有常規(guī)的不分

6、詞類的相似度單一算法，明顯提高了譯文對(duì)比時(shí)的精確度，而對(duì)其它詞類仍采用關(guān)鍵詞匹配，更貼切真實(shí)地反映了學(xué)生的實(shí)際水平。此外，設(shè)計(jì)了“句式對(duì)比分析器”，采用人工設(shè)計(jì)標(biāo)準(zhǔn)譯文句式模板，實(shí)現(xiàn)了句子層次上的全局評(píng)分，從而更客觀地反映了學(xué)生的理解程度。 三、獨(dú)辟蹊徑，生成譯文。自動(dòng)篩選源自英語名詞短語的部分標(biāo)準(zhǔn)譯文候選項(xiàng)時(shí)，首次提出了在概念意義層次上對(duì)比英漢詞語、篩選漢譯短語的方法，從而實(shí)現(xiàn)自動(dòng)語義篩選。將詞語表達(dá)式提升到概念層次，克服單純

7、字串匹配所帶來的弊端，試圖反映學(xué)生心智上對(duì)詞語的認(rèn)知，從而在較高層次，即復(fù)合概念層次，而不是從單個(gè)概念上，客觀地反映學(xué)生對(duì)語言的理解和掌握程度。實(shí)踐證明，該方法對(duì)源自英語名詞短語“N1N2”和“N1ofN2”的漢語譯文的自動(dòng)語義篩選，成效顯著。 四、注重實(shí)用，工程實(shí)現(xiàn)。研制了面向?qū)嵱玫南到y(tǒng)，建成了自動(dòng)測(cè)評(píng)網(wǎng)站，實(shí)現(xiàn)了學(xué)生網(wǎng)上注冊(cè)、網(wǎng)上選題、網(wǎng)上限時(shí)做題、網(wǎng)上提交譯文、網(wǎng)上即時(shí)反饋和電子郵件反饋評(píng)分結(jié)果及標(biāo)準(zhǔn)譯文等功能，在當(dāng)前國(guó)內(nèi)