CN111339790A - 文本翻译方法、装置、设备及计算机可读存储介质 - Google Patents

文本翻译方法、装置、设备及计算机可读存储介质 Download PDF

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Abstract

本公开实施例公开了一种文本翻译方法、装置、设备及计算机可读存储介质。包括:接收用户输入的源文本,将所述源文本翻译为目标语种对应的目标文本;获取所述用户的历史纠正行为;根据所述历史纠正行为对所述目标文本进行纠正,获得翻译结果,并将所述翻译结果推送至所述用户所在的客户端。本公开实施例提供的文本翻译方法,根据用户的历史纠正行为对目标文本进行纠正,获得最终的翻译结果,使得翻译结果更准确,更满足用户个性化的需求。

Description

文本翻译方法、装置、设备及计算机可读存储介质
技术领域
本公开实施例涉及机器翻译技术领域,尤其涉及一种文本翻译方法、装置、设备及计算机可读存储介质。
背景技术
当前为用户提供的在线翻译服务,一般是由服务器与客户端或网页端交互来实现的。例如,客户端由用户输入源文本或源语音,传输给服务器;服务器可基于机器翻译模型进行翻译处理,而后将翻译后的目标文本传输给客户端,供用户展示。用户需要翻译的文档,可能是一个语句或一个多语句组成的文档,即使是相同的语句,不同的用户因为词语、结构等偏好的不同,也需要不同的翻译结果。
不同用户对同一个语句进行翻译,翻译结果是相同的,用户对翻译结果中词汇或者语句的修改操作,不会影响系统之后的翻译。对于不同的用户,需要的翻译结果可能是不同的,相同的翻译结果无法满足所有的用户。并且,当该用户对一句话进行翻译,即使进行了修改,当该用户下次再进行翻译的时候,之前纠正的错误仍然会出现,需要重复调整。
发明内容
本公开实施例提供一种文本翻译方法、装置、设备及计算机可读存储介质,提高文本翻译的准确性,使得翻译结果满足用户个性化的需求。
第一方面,本公开实施例提供了一种文本翻译方法,包括:
接收用户输入的源文本;
将所述源文本翻译为目标语种对应的目标文本;
获取所述用户的历史纠正行为;
根据所述历史纠正行为对所述目标文本进行纠正,以获得翻译结果;以及将所述翻译结果推送至所述用户所在的客户端。
第二方面,本公开实施例还提供了一种文本翻译装置,包括:
源文本获取模块,用于接收用户输入的源文本;
目标文本获取模块,用于将所述源文本翻译为目标语种对应的目标文本;
历史纠正行为获取模块,用于获取所述用户的历史纠正行为;
文本纠正模块,用于根据所述历史纠正行为对所述目标文本进行纠正,以获得翻译结果;以及将所述翻译结果推送至所述用户所在的客户端。
第三方面,本公开实施例还提供了一种电子设备,所述电子设备包括:
一个或多个处理装置;
存储装置,用于存储一个或多个指令;
当所述一个或多个指令被所述一个或多个处理装置执行,使得所述一个或多个处理装置实现如本发明实施例所述的文本翻译方法。
第四方面,本公开实施例还提供了一种计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序,该程序被处理装置执行时实现如本发明实施例所述的文本翻译方法。
本公开实施例,首先接收用户输入的源文本,将源文本翻译为目标语种对应的目标文本;然后获取用户的历史纠正行为;最后根据历史纠正行为对目标文本进行纠正,以获得翻译结果;以及将翻译结果推送至用户所在的客户端。本公开实施例提供的文本翻译方法,根据用户的历史纠正行为对目标文本进行纠正,获得最终的翻译结果,使得翻译结果更准确,更满足用户个性化的需求。
附图说明
图1是本公开实施例中的一种文本翻译方法的流程图;
图2是本公开实施例中的一种文本翻译装置的结构示意图;
图3是本公开实施例中的一种电子设备的结构示意图。
具体实施方式
下面将参照附图更详细地描述本公开的实施例。虽然附图中显示了本公开的某些实施例,然而应当理解的是,本公开可以通过各种形式来实现,而且不应该被解释为限于这里阐述的实施例,相反提供这些实施例是为了更加透彻和完整地理解本公开。应当理解的是,本公开的附图及实施例仅用于示例性作用,并非用于限制本公开的保护范围。
应当理解,本公开的方法实施方式中记载的各个步骤可以按照不同的顺序执行,和/或并行执行。此外,方法实施方式可以包括附加的步骤和/或省略执行示出的步骤。本公开的范围在此方面不受限制。
本文使用的术语“包括”及其变形是开放性包括,即“包括但不限于”。术语“基于”是“至少部分地基于”。术语“一个实施例”表示“至少一个实施例”;术语“另一实施例”表示“至少一个另外的实施例”;术语“一些实施例”表示“至少一些实施例”。其他术语的相关定义将在下文描述中给出。
需要注意,本公开中提及的“第一”、“第二”等概念仅用于对不同的装置、模块或单元进行区分,并非用于限定这些装置、模块或单元所执行的功能的顺序或者相互依存关系。【序数词】
需要注意,本公开中提及的“一个”、“多个”的修饰是示意性而非限制性的,本领域技术人员应当理解,除非在上下文另有明确指出,否则应该理解为“一个或多个”。
本公开实施方式中的多个装置之间所交互的消息或者信息的名称仅用于说明性的目的,而并不是用于对这些消息或信息的范围进行限制。
图1为本公开实施例提供的一种文本翻译方法的流程图,本实施例可适用于对用户输入的文本进行翻译的情况,该方法可以由文本翻译装置来执行,该装置可由硬件和/或软件组成,并一般可集成在具有文本翻译功能的设备中,该设备可以是服务器、移动终端或服务器集群等电子设备。如图1所示,该方法具体包括如下步骤:
步骤110,接收用户输入的源文本。
其中,源文本可以是待翻译为目标语种的文本。本实施例中,用户可以通过客户端输入想要翻译的源文本。
步骤120,将源文本翻译为目标语种对应的目标文本。
其中,目标文本可以是用户想要的语种对应的文本。具体的,户可以通过客户端输入想要翻译的源文本,并选择目标语种,客户端将源文本发送至服务器,服务器中的机器翻译模型将源文本翻译为目标语种对应的目标文本。例如:输入的源文本为中文,用户想要对应的法文,机器翻译模型将中文的源文本翻译为法文。
步骤130,获取用户的历史纠正行为。
其中,历史纠正行为可以是用户对机器翻译模型翻译出的历史文本中至少一个词汇进行纠正操作而产生的行为。历史纠正行为可以包括纠正词汇组及历史文本上下文语义,其中纠正词汇组包括纠正前的词汇和纠正后的词汇。
具体的,通过检测用户针对历史文本中至少一个词汇进行的纠正操作,记录为历史纠正行为。其中,历史纠正行为包括纠正词汇组及历史文本上下文语义。
本实施例中,检测用户针对历史文本中至少一个词汇进行的纠正操作的过程可以是:提取用户在纠正操作中针对的纠正词汇,并识别纠正词汇的词性;将满足设定词性的纠正词汇进行纠正次数或出现次数的统计;将纠正次数或出现次数超过设定阈值的纠正词汇确定为目标纠正词汇。
其中,词性可以包括名词、动词、代词、形容词、量词、副词及连词等。设定词性可以根据目标语种来确定,例如假设目标语种为英文,设定词性可以包括名词、动词及形容词,即历史纠正行为中记录用户对名词、动词及形容词的纠正行为。出现次数可以是当前用户的历史输入文本中词汇出现的次数,纠正次数可以是当前用户对机器翻译模型翻译出的文本中的词汇进行纠正的次数。本实施例中,在统计满足设定词性的纠正词汇的出现次数或纠正次数时,可以限于当前用户,也可以不限于当前用户。限于当前用户的好处是使得翻译结果更接近于当前用户的风格,不限于当前用户的好处是可以使得翻译结果更多样化。
可选的,检测用户针对历史文本中至少一个词汇进行的纠正操作以作为历史纠正行为的方式可以是:对历史文本按照设定方式进行分类,并建立文本类别与历史纠正行为的对应关系。
其中,设定方式可以是按照专业领域进行分类,例如文本类别可以包括建筑类、法律类、化学类、物理类、计算机类及考古类等。假设,用户输入的是考古类的源文本,且用户对该源文本翻译后的目标文本进行了纠正操作,则形成的历史纠正行为属于考古类。本实施例中,不同的专业领域会涉及到不同的专业词汇,在翻译时考虑专业领域可以使得翻译结果更准确。
可选的,获取所述用户的历史纠正行为的方式可以是:获取所述目标文本的类别;获取所述类别对应的历史纠正行为。
其中,获取目标文本的类别的方式可以是获取目标文本对应的源文本的类别,或者是用户输入或选择的类别。具体的,在获得目标文本的类别后,获取该类别下的历史纠正行为。
步骤140,根据历史纠正行为对目标文本进行纠正,以获得翻译结果;以及将翻译结果推送至用户所在的客户端。
其中,历史纠正行为可以是当前用户触发的所有的历史纠正行为,或者服务器中存储的所有用户的历史纠正行为。
本实施例中,根据历史纠正行为对目标文本进行纠正的方式可以是:获取历史纠正行为包含的纠正词汇组;若识别到目标文本中包含纠正词汇组中纠正前的词汇,则将纠正前的词汇替换为纠正词汇组中纠正后的词汇。
其中,纠正词汇组包括纠正前的词汇和纠正后的词汇。具体的,将目标文本的各个词汇与纠正词汇组中纠正前的词汇一一进行比对,若比对成功,则将目标文本中的该词汇替换为纠正词汇组中纠正后的词汇。若目标文本中不包含纠正词汇组中纠正前的词汇,则保持目标文本不变。
可选的,将纠正前的词汇替换为纠正词汇组中纠正后的词汇的方式可以是:获取历史纠正行为包含的历史文本上下文语义;若目标文本的上下文语义与历史文本上下文语义匹配,则将纠正前的词汇替换为纠正词汇组中纠正后的词汇。
本实施例中,对上下文语义符合历史文本上下文语义的目标文本中的词汇进行替换,可以进一步提高翻译结果的准确性。
本实施例中,可以将用户的历史纠正行为与用户身份识别码(Identitydocument,ID)进行关联,当用户输入源文本时,可以获取与该用户ID关联的历史纠正行为,从而根据该用户ID关联的历史纠正行为对目标文本进行纠正,使得翻译结果满足不同用户的需求,为用户提供个性化的翻译服务。
可选的,若没有获取到用户的历史纠正行为,则直接将目标文本确定为翻译结果,将翻译结果推送至用户所在的客户端。
本实施例的技术方案,首先接收用户输入的源文本,将源文本翻译为目标语种对应的目标文本;然后获取用户的历史纠正行为;最后根据历史纠正行为对目标文本进行纠正,获得翻译结果,并将翻译结果推送至用户所在的客户端。本公开实施例提供的文本翻译方法,根据用户的历史纠正行为对目标文本进行纠正,获得最终的翻译结果,使得翻译结果更准确,更满足用户对词语、结构等个性化的需求。
图2为本公开实施例提供的一种文本翻译装置的结构示意图。如图2所示,该装置包括:源文本获取模块210,目标文本获取模块220,历史纠正行为获取模块230和文本纠正模块240。
源文本获取模块210,用于接收用户输入的源文本;
目标文本获取模块220,用于将源文本翻译为目标语种对应的目标文本;
历史纠正行为获取模块230,用于获取用户的历史纠正行为;
文本纠正模块240,用于根据历史纠正行为对目标文本进行纠正,以获得翻译结果;以及将翻译结果推送至用户所在的客户端。
可选的,文本纠正模块240,还用于:
获取历史纠正行为包含的纠正词汇组,纠正词汇组包括纠正前的词汇和纠正后的词汇;
若识别到目标文本中包含纠正词汇组中纠正前的词汇,则将纠正前的词汇替换为纠正词汇组中纠正后的词汇。
可选的,文本纠正模块240,还用于:
获取历史纠正行为包含的历史文本上下文语义;
若目标文本的上下文语义与历史文本上下文语义匹配,则将纠正前的词汇替换为纠正词汇组中纠正后的词汇。
可选的,还包括:历史纠正行为记录模块,用于:
检测用户针对历史文本中至少一个词汇进行的纠正操作以作为历史纠正行为;历史纠正行为包括纠正词汇组及历史文本上下文语义。
可选的,历史纠正行为记录模块,还用于:
提取用户在纠正操作中针对的纠正词汇,并识别纠正词汇的词性;
将满足设定词性的纠正词汇进行纠正次数或出现次数的统计;
将纠正次数或出现次数超过设定阈值的纠正词汇确定为目标纠正词汇。
可选的,历史纠正行为记录模块,还用于:
对历史文本按照设定方式进行分类,并建立文本类别与历史纠正行为的对应关系;
可选的,历史纠正行为获取模块230,还用于:
获取目标文本的类别;获取类别对应的历史纠正行为。
上述装置可执行本公开前述所有实施例所提供的方法,具备执行上述方法相应的功能模块和有益效果。未在本实施例中详尽描述的技术细节,可参见本公开前述所有实施例所提供的方法。
下面参考图3,其示出了适于用来实现本公开实施例的电子设备300的结构示意图。本公开实施例中的电子设备可以包括但不限于诸如移动电话、笔记本电脑、数字广播接收器、PDA(个人数字助理)、PAD(平板电脑)、PMP(便携式多媒体播放器)、车载终端(例如车载导航终端)等等的移动终端以及诸如数字TV、台式计算机等等的固定终端,或者各种形式的服务器,如独立服务器或者服务器集群。图3示出的电子设备仅仅是一个示例,不应对本公开实施例的功能和使用范围带来任何限制。
如图3所示,电子设备300可以包括处理装置(例如中央处理器、图形处理器等)301,其可以根据存储在只读存储装置(ROM)302中的程序或者从存储装置305加载到随机访问存储装置(RAM)303中的程序而执行各种适当的动作和处理。在RAM 303中,还存储有电子设备300操作所需的各种程序和数据。处理装置301、ROM 302以及RAM 303通过总线304彼此相连。输入/输出(I/O)接口305也连接至总线304。
通常,以下装置可以连接至I/O接口305:包括例如触摸屏、触摸板、键盘、鼠标、摄像头、麦克风、加速度计、陀螺仪等的输入装置306;包括例如液晶显示器(LCD)、扬声器、振动器等的输出装置307;包括例如磁带、硬盘等的存储装置308;以及通信装置309。通信装置309可以允许电子设备300与其他设备进行无线或有线通信以交换数据。虽然图3示出了具有各种装置的电子设备300,但是应理解的是,并不要求实施或具备所有示出的装置。可以替代地实施或具备更多或更少的装置。
特别地,根据本公开的实施例,上文参考流程图描述的过程可以被实现为计算机软件程序。例如,本公开的实施例包括一种计算机程序产品,其包括承载在计算机可读介质上的计算机程序,该计算机程序包含用于执行词语的推荐方法的程序代码。在这样的实施例中,该计算机程序可以通过通信装置309从网络上被下载和安装,或者从存储装置305被安装,或者从ROM 302被安装。在该计算机程序被处理装置301执行时,执行本公开实施例的方法中限定的上述功能。
需要说明的是,本公开上述的计算机可读介质可以是计算机可读信号介质或者计算机可读存储介质或者是上述两者的任意组合。计算机可读存储介质例如可以是——但不限于——电、磁、光、电磁、红外线、或半导体的系统、装置或器件,或者任意以上的组合。计算机可读存储介质的更具体的例子可以包括但不限于:具有一个或多个导线的电连接、便携式计算机磁盘、硬盘、随机访问存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦式可编程只读存储器(EPROM或闪存)、光纤、便携式紧凑磁盘只读存储器(CD-ROM)、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。在本公开中,计算机可读存储介质可以是任何包含或存储程序的有形介质,该程序可以被指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用。而在本公开中,计算机可读信号介质可以包括在基带中或者作为载波一部分传播的数据信号,其中承载了计算机可读的程序代码。这种传播的数据信号可以采用多种形式,包括但不限于电磁信号、光信号或上述的任意合适的组合。计算机可读信号介质还可以是计算机可读存储介质以外的任何计算机可读介质,该计算机可读信号介质可以发送、传播或者传输用于由指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用的程序。计算机可读介质上包含的程序代码可以用任何适当的介质传输,包括但不限于:电线、光缆、RF(射频)等等,或者上述的任意合适的组合。
在一些实施方式中,客户端、服务器可以利用诸如HTTP(HyperText TransferProtocol,超文本传输协议)之类的任何当前已知或未来研发的网络协议进行通信,并且可以与任意形式或介质的数字数据通信(例如,通信网络)互连。通信网络的示例包括局域网(“LAN”),广域网(“WAN”),网际网(例如,互联网)以及端对端网络(例如,ad hoc端对端网络),以及任何当前已知或未来研发的网络。
上述计算机可读介质可以是上述电子设备中所包含的;也可以是单独存在,而未装配入该电子设备中。
上述计算机可读介质承载有一个或者多个程序,当上述一个或者多个程序被该电子设备执行时,使得该电子设备:接收用户输入的源文本,将所述源文本翻译为目标语种对应的目标文本;获取所述用户的历史纠正行为;根据所述历史纠正行为对所述目标文本进行纠正,获得翻译结果,并将所述翻译结果推送至所述用户所在的客户端。
可以以一种或多种程序设计语言或其组合来编写用于执行本公开的操作的计算机程序代码,上述程序设计语言包括但不限于面向对象的程序设计语言—诸如Java、Smalltalk、C++,还包括常规的过程式程序设计语言—诸如“C”语言或类似的程序设计语言。程序代码可以完全地在用户计算机上执行、部分地在用户计算机上执行、作为一个独立的软件包执行、部分在用户计算机上部分在远程计算机上执行、或者完全在远程计算机或服务器上执行。在涉及远程计算机的情形中,远程计算机可以通过任意种类的网络——包括局域网(LAN)或广域网(WAN)—连接到用户计算机,或者,可以连接到外部计算机(例如利用因特网服务提供商来通过因特网连接)。
附图中的流程图和框图,图示了按照本公开各种实施例的系统、方法和计算机程序产品的可能实现的体系架构、功能和操作。在这点上,流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段、或代码的一部分,该模块、程序段、或代码的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。也应当注意,在有些作为替换的实现中,方框中所标注的功能也可以以不同于附图中所标注的顺序发生。例如,两个接连地表示的方框实际上可以基本并行地执行,它们有时也可以按相反的顺序执行,这依所涉及的功能而定。也要注意的是,框图和/或流程图中的每个方框、以及框图和/或流程图中的方框的组合,可以用执行规定的功能或操作的专用的基于硬件的系统来实现,或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。
描述于本公开实施例中所涉及到的单元可以通过软件的方式实现,也可以通过硬件的方式来实现。其中,单元的名称在某种情况下并不构成对该单元本身的限定。
本文中以上描述的功能可以至少部分地由一个或多个硬件逻辑部件来执行。例如,非限制性地,可以使用的示范类型的硬件逻辑部件包括:现场可编程门阵列(FPGA)、专用集成电路(ASIC)、专用标准产品(ASSP)、片上系统(SOC)、复杂可编程逻辑设备(CPLD)等等。
在本公开的上下文中,机器可读介质可以是有形的介质,其可以包含或存储以供指令执行系统、装置或设备使用或与指令执行系统、装置或设备结合地使用的程序。机器可读介质可以是机器可读信号介质或机器可读储存介质。机器可读介质可以包括但不限于电子的、磁性的、光学的、电磁的、红外的、或半导体系统、装置或设备,或者上述内容的任何合适组合。机器可读存储介质的更具体示例会包括基于一个或多个线的电气连接、便携式计算机盘、硬盘、随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦除可编程只读存储器(EPROM或快闪存储器)、光纤、便捷式紧凑盘只读存储器(CD-ROM)、光学储存设备、磁储存设备、或上述内容的任何合适组合。
根据本公开实施例的一个或多个实施例,本公开实施例公开一种文本翻译方法,包括:
接收用户输入的源文本;
将所述源文本翻译为目标语种对应的目标文本;
获取所述用户的历史纠正行为;
根据所述历史纠正行为对所述目标文本进行纠正,以获得翻译结果;以及将所述翻译结果推送至所述用户所在的客户端。
进一步地,根据所述历史纠正行为对所述目标文本进行纠正,包括:
获取所述历史纠正行为包含的纠正词汇组;所述纠正词汇组包括纠正前的词汇和纠正后的词汇;
若识别到所述目标文本中包含纠正词汇组中纠正前的词汇,则将所述纠正前的词汇替换为纠正词汇组中纠正后的词汇。
进一步地,将所述纠正前的词汇替换为纠正词汇组中纠正后的词汇,包括:
获取所述历史纠正行为包含的历史文本上下文语义;
若目标文本的上下文语义与所述历史文本上下文语义匹配,则将所述纠正前的词汇替换为纠正词汇组中纠正后的词汇。
进一步地,还包括:
检测用户针对历史文本中至少一个词汇进行的纠正操作以作为历史纠正行为;所述历史纠正行为包括纠正词汇组及历史文本上下文语义。
进一步地,检测用户针对历史文本中至少一个词汇进行的纠正操作,包括:
提取用户在纠正操作中针对的纠正词汇,并识别所述纠正词汇的词性;
将满足设定词性的纠正词汇进行纠正次数或出现次数的统计;
将纠正次数或出现次数超过设定阈值的纠正词汇确定为目标纠正词汇。
进一步地,检测用户针对历史文本中至少一个词汇进行的纠正操作以作为历史纠正行为,包括:
对历史文本按照设定方式进行分类,并建立文本类别与历史纠正行为的对应关系;
相应的,获取所述用户的历史纠正行为,包括:
获取所述目标文本的类别;获取所述类别对应的历史纠正行为。
注意,上述仅为本公开的较佳实施例及所运用技术原理。本领域技术人员会理解,本公开不限于这里所述的特定实施例,对本领域技术人员来说能够进行各种明显的变化、重新调整和替代而不会脱离本公开的保护范围。因此,虽然通过以上实施例对本公开进行了较为详细的说明,但是本公开不仅仅限于以上实施例,在不脱离本公开构思的情况下,还可以包括更多其他等效实施例,而本公开的范围由所附的权利要求范围决定。

Claims (10)

1.一种文本翻译方法,其特征在于,包括:
接收用户输入的源文本;
将所述源文本翻译为目标语种对应的目标文本;
获取所述用户的历史纠正行为;
根据所述历史纠正行为对所述目标文本进行纠正,以获得翻译结果;以及
将所述翻译结果推送至所述用户所在的客户端。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,根据所述历史纠正行为对所述目标文本进行纠正以获得翻译结果,包括:
获取所述历史纠正行为包含的纠正词汇组,所述纠正词汇组包括纠正前的词汇和纠正后的词汇;
若识别到所述目标文本中包含纠正词汇组中纠正前的词汇,则将所述纠正前的词汇替换为纠正词汇组中纠正后的词汇。
3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,将所述纠正前的词汇替换为纠正词汇组中纠正后的词汇,包括:
获取所述历史纠正行为包含的历史文本上下文语义;
若目标文本的上下文语义与所述历史文本上下文语义匹配,则将所述纠正前的词汇替换为纠正词汇组中纠正后的词汇。
4.根据权利要求1-3任一所述的方法,其特征在于,还包括:
检测用户针对历史文本中至少一个词汇进行的纠正操作以作为历史纠正行为,所述历史纠正行为包括纠正词汇组及历史文本上下文语义。
5.根据权利要求4所述的方法,其特征在于,检测用户针对历史文本中至少一个词汇进行的纠正操作,包括:
提取用户在纠正操作中针对的纠正词汇,并识别所述纠正词汇的词性;
将满足设定词性的纠正词汇进行纠正次数或出现次数的统计;
将纠正次数或出现次数超过设定阈值的纠正词汇确定为目标纠正词汇。
6.根据权利要求4所述的方法,其特征在于,检测用户针对历史文本中至少一个词汇进行的纠正操作以作为历史纠正行为,包括:
对历史文本按照设定方式进行分类,并建立文本类别与历史纠正行为的对应关系;
并且获取所述用户的历史纠正行为,包括:
获取所述目标文本的类别;
获取所述类别对应的历史纠正行为。
7.一种文本翻译装置,其特征在于,包括:
源文本获取模块,用于接收用户输入的源文本;
目标文本获取模块,用于将所述源文本翻译为目标语种对应的目标文本;
历史纠正行为获取模块,用于获取所述用户的历史纠正行为;
文本纠正模块,用于根据所述历史纠正行为对所述目标文本进行纠正,以获得翻译结果;以及将所述翻译结果推送至所述用户所在的客户端。
8.根据权利要求7所述的装置,其特征在于,所述文本纠正模块,还用于:
获取所述历史纠正行为包含的纠正词汇组,所述纠正词汇组包括纠正前的词汇和纠正后的词汇;
若识别到所述目标文本中包含纠正词汇组中纠正前的词汇,则将所述纠正前的词汇替换为纠正词汇组中纠正后的词汇。
9.一种电子设备,其特征在于,所述电子设备包括:
一个或多个处理装置;
存储装置,用于存储一个或多个指令;
当所述一个或多个指令被所述一个或多个处理装置执行,使得所述一个或多个处理装置实现如权利要求1-6中任一所述的文本翻译方法。
10.一种计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序,其特征在于,该程序被处理装置执行时实现如权利要求1-6中任一所述的文本翻译方法。
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Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN112784612A (zh) * 2021-01-26 2021-05-11 浙江香侬慧语科技有限责任公司 基于迭代修改的同步机器翻译的方法、装置、介质及设备

Citations (10)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN103645876A (zh) * 2013-12-06 2014-03-19 百度在线网络技术(北京)有限公司 语音输入方法和装置
CN105408891A (zh) * 2013-06-03 2016-03-16 机械地带有限公司 用于多用户多语言通信的系统和方法
US20170124071A1 (en) * 2015-10-30 2017-05-04 Alibaba Group Holding Limited Method and system for statistics-based machine translation
CN107678561A (zh) * 2017-09-29 2018-02-09 百度在线网络技术(北京)有限公司 基于人工智能的语音输入纠错方法及装置
CN107885734A (zh) * 2017-11-13 2018-04-06 深圳市沃特沃德股份有限公司 语言翻译方法和装置
CN109558600A (zh) * 2018-11-14 2019-04-02 北京字节跳动网络技术有限公司 翻译处理方法及装置
CN109657251A (zh) * 2018-12-17 2019-04-19 北京百度网讯科技有限公司 用于翻译语句的方法和装置
CN109710951A (zh) * 2018-12-27 2019-05-03 北京百度网讯科技有限公司 基于翻译历史的辅助翻译方法、装置、设备及存储介质
CN109858045A (zh) * 2019-02-01 2019-06-07 北京字节跳动网络技术有限公司 机器翻译方法和装置
CN110209774A (zh) * 2018-02-11 2019-09-06 北京三星通信技术研究有限公司 处理会话信息的方法、装置及终端设备

Patent Citations (10)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN105408891A (zh) * 2013-06-03 2016-03-16 机械地带有限公司 用于多用户多语言通信的系统和方法
CN103645876A (zh) * 2013-12-06 2014-03-19 百度在线网络技术(北京)有限公司 语音输入方法和装置
US20170124071A1 (en) * 2015-10-30 2017-05-04 Alibaba Group Holding Limited Method and system for statistics-based machine translation
CN107678561A (zh) * 2017-09-29 2018-02-09 百度在线网络技术(北京)有限公司 基于人工智能的语音输入纠错方法及装置
CN107885734A (zh) * 2017-11-13 2018-04-06 深圳市沃特沃德股份有限公司 语言翻译方法和装置
CN110209774A (zh) * 2018-02-11 2019-09-06 北京三星通信技术研究有限公司 处理会话信息的方法、装置及终端设备
CN109558600A (zh) * 2018-11-14 2019-04-02 北京字节跳动网络技术有限公司 翻译处理方法及装置
CN109657251A (zh) * 2018-12-17 2019-04-19 北京百度网讯科技有限公司 用于翻译语句的方法和装置
CN109710951A (zh) * 2018-12-27 2019-05-03 北京百度网讯科技有限公司 基于翻译历史的辅助翻译方法、装置、设备及存储介质
CN109858045A (zh) * 2019-02-01 2019-06-07 北京字节跳动网络技术有限公司 机器翻译方法和装置

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN112784612A (zh) * 2021-01-26 2021-05-11 浙江香侬慧语科技有限责任公司 基于迭代修改的同步机器翻译的方法、装置、介质及设备
CN112784612B (zh) * 2021-01-26 2023-12-22 浙江香侬慧语科技有限责任公司 基于迭代修改的同步机器翻译的方法、装置、介质及设备

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