基于人工智能技術(shù)的高校英語教學(xué)智能翻譯系統(tǒng)架構(gòu)設(shè)計(jì)

摘 要：文章對(duì)基于人工智能技術(shù)的高校英語教學(xué)智能翻譯系統(tǒng)架構(gòu)進(jìn)行了研究和設(shè)計(jì)。首先，分析了智能翻譯系統(tǒng)在高等教育領(lǐng)域的核心價(jià)值，包括對(duì)學(xué)生的個(gè)性化輔助、為教師提供教學(xué)工具與資源。其次，進(jìn)行了需求分析，并介紹了核心翻譯引擎層和高級(jí)應(yīng)用接口層的構(gòu)建和功能。最后，詳細(xì)闡述了系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)的方法和過程。通過實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證，展現(xiàn)了該智能翻譯系統(tǒng)在不同評(píng)估指標(biāo)上所表現(xiàn)出的性能，驗(yàn)證了該系統(tǒng)在高校英語教學(xué)中的可行性和實(shí)用性。

關(guān)鍵詞：AI；高校英語教學(xué)；智能翻譯系統(tǒng)；架構(gòu)設(shè)計(jì)

中圖分類號(hào)：TP311 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：2096-4706（2024）08-0051-05

DOI：10.19850/j.cnki.2096-4706.2024.08.012

0 引 言

隨著科技創(chuàng)新步伐的加快，智能翻譯系統(tǒng)在高等教育中的價(jià)值日益凸顯。這一系統(tǒng)不僅助力提升教學(xué)質(zhì)量，還能促進(jìn)學(xué)生的個(gè)性化學(xué)習(xí)，豐富教師的教學(xué)資源，以及推動(dòng)學(xué)院的教研創(chuàng)新?；谏疃葘W(xué)習(xí)技術(shù)的智能翻譯為學(xué)生的個(gè)性化學(xué)習(xí)提供了強(qiáng)有力的支持。在人機(jī)協(xié)作的環(huán)境中，學(xué)生能夠探索不同語種和領(lǐng)域的翻譯實(shí)踐，強(qiáng)化自身技能并深入理解機(jī)器翻譯的效率和實(shí)用性。教師通過神經(jīng)機(jī)器翻譯（NMT）得以拓展教學(xué)空間，融合譯后編輯技術(shù)，為培養(yǎng)適應(yīng)新時(shí)代的翻譯人才奠定基礎(chǔ)[1]。

1 需求分析

教學(xué)和翻譯需求在高校英語教學(xué)中占據(jù)核心地位。教師和學(xué)生對(duì)實(shí)時(shí)獲取準(zhǔn)確翻譯的需求日益增強(qiáng)，以找到差距和彌補(bǔ)不足，從而提高學(xué)習(xí)質(zhì)量與效率。個(gè)性化學(xué)習(xí)方案和資源共享也成為教學(xué)需求的重要組成部分，幫助適應(yīng)不同學(xué)生的多種學(xué)習(xí)模式并豐富教學(xué)內(nèi)容。在翻譯需求方面，質(zhì)量和準(zhǔn)確性排在首位，確保存在文化和語境差異的情況下原文意思得到準(zhǔn)確傳達(dá)。另外，翻譯效率和專業(yè)性也同等重要，特別是在學(xué)術(shù)和教學(xué)場景中，快速、準(zhǔn)確地滿足不同學(xué)科和領(lǐng)域的專業(yè)翻譯需求已成為一項(xiàng)基本要求。具體需求如圖1所示。

2 智能翻譯系統(tǒng)的架構(gòu)設(shè)計(jì)

智能翻譯系統(tǒng)的架構(gòu)可歸結(jié)為兩個(gè)關(guān)鍵層面：核心翻譯引擎層與高級(jí)應(yīng)用接口層，這兩者協(xié)同作用，確保翻譯的準(zhǔn)確性與高效性，如圖2所示。

2.1 核心翻譯引擎層

核心翻譯引擎層是整個(gè)系統(tǒng)的基石，其關(guān)注點(diǎn)在于整合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)機(jī)器翻譯技術(shù)（NMT）與統(tǒng)計(jì)機(jī)器翻譯技術(shù)（SMT）的強(qiáng)項(xiàng)。其核心邏輯為，當(dāng)存在輸入前綴約束時(shí)，系統(tǒng)能夠靈活、動(dòng)態(tài)地挑選和融合這兩種翻譯技術(shù)的最佳特性，從而實(shí)現(xiàn)出類拔萃的交互式翻譯預(yù)測。具體而言，它涵蓋以下技術(shù)細(xì)節(jié)：

1）多語言的雙語語料庫。通過構(gòu)建高質(zhì)量、大規(guī)模的雙語語料庫，為NMT和SMT提供豐富的訓(xùn)練數(shù)據(jù)，保證翻譯引擎具有較大范圍的語言覆蓋和較高的翻譯準(zhǔn)確性[2]。

2）層次模型結(jié)合。通過技術(shù)手段，使NMT和SMT在詞對(duì)齊與詞預(yù)測環(huán)節(jié)獲得更為優(yōu)異的協(xié)同效果，確保翻譯的連貫性和準(zhǔn)確性。

3）先進(jìn)的搜索預(yù)測算法。系統(tǒng)能夠依托先進(jìn)的算法快速進(jìn)行翻譯預(yù)測（如預(yù)測首詞、預(yù)測序列、預(yù)測補(bǔ)全等），并確保其具有高度的準(zhǔn)確性[3]。

4）大數(shù)據(jù)反饋與優(yōu)化。系統(tǒng)持續(xù)收集用戶反饋，不斷地結(jié)合大數(shù)據(jù)分析方法對(duì)翻譯模型進(jìn)行優(yōu)化，提升其性能表現(xiàn)。

2.2 高級(jí)應(yīng)用接口層

高級(jí)應(yīng)用接口層為用戶提供更為直觀和友好的交互界面，同時(shí)也是核心翻譯引擎與外部應(yīng)用的連接紐帶。此層的設(shè)計(jì)重點(diǎn)在于如何完美融合核心翻譯引擎與現(xiàn)代化的CAT（計(jì)算機(jī)輔助翻譯）工具。具體技術(shù)細(xì)節(jié)如下：

1）實(shí)時(shí)互動(dòng)翻譯。通過連接NMT翻譯API，用戶可獲得實(shí)時(shí)的翻譯反饋，大大提升了翻譯效率。

2）翻譯記憶庫與術(shù)語庫。系統(tǒng)具有記憶庫查詢功能，確保專業(yè)術(shù)語和常用短語能夠準(zhǔn)確一致地被譯出[4]。

3）知識(shí)圖譜集成。通過融入知識(shí)圖譜，系統(tǒng)在翻譯時(shí)能夠?yàn)橛脩籼峁└鼮樨S富和準(zhǔn)確的背景知識(shí)。

4）譯員匹配功能。通過AI技術(shù)，確保每次的翻譯任務(wù)都能由最合適、最有經(jīng)驗(yàn)的譯員承擔(dān)[5]。

3 系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)

3.1 系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)技術(shù)

3.1.1 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)機(jī)器翻譯（NMT）

NMT使用深度學(xué)習(xí)特是序列到序列Seq2Seq模型，使給定的源語言文本序列生成目標(biāo)語言文本序列。其基本框架包括編碼器和解碼器兩個(gè)部分。

目標(biāo)是最大化條件概率：

其中，x1表示源語言文本中的詞，yt表示目標(biāo)語言文本中的詞。

3.1.2 個(gè)性化推薦算法

個(gè)性化推薦算法能夠?yàn)閷W(xué)習(xí)者提供定制的學(xué)習(xí)內(nèi)容和資源。其中，協(xié)同過濾是一種常用的推薦算法，可以使用用戶-項(xiàng)目評(píng)分矩陣來預(yù)測用戶對(duì)未評(píng)分項(xiàng)目的興趣。

評(píng)分預(yù)測公式可以表示為：

其中， 表示用戶u對(duì)項(xiàng)目i的預(yù)測評(píng)分，μ表示全局平均評(píng)分，bu和bi表示用戶和項(xiàng)目的偏置項(xiàng)，N（i）表示與項(xiàng)目i相似的項(xiàng)目集合，sim（i， j）表示項(xiàng)目i和j之間的相似度，ruj表示用戶u對(duì)項(xiàng)目j的評(píng)分， 表示項(xiàng)目j的平均評(píng)分[6]。

3.1.3 自適應(yīng)學(xué)習(xí)路徑

自適應(yīng)學(xué)習(xí)路徑意味著根據(jù)每個(gè)學(xué)生的學(xué)習(xí)能力和進(jìn)度調(diào)整學(xué)習(xí)內(nèi)容和難度。這可以通過使用強(qiáng)化學(xué)習(xí)（RL）來實(shí)現(xiàn)，其中一個(gè)智能代理將根據(jù)學(xué)生的反饋調(diào)整其推薦內(nèi)容。

狀態(tài)動(dòng)作獎(jiǎng)勵(lì)模型可表示為：

其中，Q（s，a）表示在狀態(tài)s采取動(dòng)作a的預(yù)期獎(jiǎng)勵(lì)，α表示學(xué)習(xí)率，R（s，a）表示采取動(dòng)作a在狀態(tài)s獲得的獎(jiǎng)勵(lì)，γ表示未來獎(jiǎng)勵(lì)的折扣因子，maxa′Q（s′，a′）表示下一狀態(tài)s′中可獲得的最大預(yù)期獎(jiǎng)勵(lì)。

3.2 功能實(shí)現(xiàn)詳細(xì)過程

3.2.1 實(shí)時(shí)翻譯

如圖3所示，實(shí)時(shí)翻譯功能的核心是快速提供準(zhǔn)確的翻譯結(jié)果，以滿足用戶即時(shí)翻譯需求。該功能的實(shí)現(xiàn)依賴于先進(jìn)的搜索預(yù)測算法和實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理技術(shù)。系統(tǒng)的功能實(shí)現(xiàn)涵蓋算法實(shí)現(xiàn)、數(shù)據(jù)流優(yōu)化和用戶界面交互三個(gè)關(guān)鍵領(lǐng)域。通過利用深度學(xué)習(xí)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)，特別是Attention機(jī)制和Transformer結(jié)構(gòu)，實(shí)現(xiàn)了一個(gè)能夠精準(zhǔn)捕捉源語言和目標(biāo)語言依賴關(guān)系的高效翻譯模型。數(shù)據(jù)流經(jīng)過優(yōu)化，采用并行計(jì)算、數(shù)據(jù)預(yù)加載和緩存技術(shù)等方法，確保源文本能夠迅速被處理和翻譯，減少延遲。前端界面設(shè)計(jì)注重簡潔和直觀，使用戶能輕松輸入文本并獲得實(shí)時(shí)翻譯，界面與核心翻譯引擎的緊密集成進(jìn)一步保證了翻譯的實(shí)時(shí)性和準(zhǔn)確性。

3.2.2 個(gè)性化推薦

如圖4所示，個(gè)性化推薦功能旨在為用戶提供定制化的翻譯和學(xué)習(xí)體驗(yàn)，該功能的實(shí)現(xiàn)基于用戶行為分析、機(jī)器學(xué)習(xí)和AI推薦算法。個(gè)性化推薦功能的實(shí)現(xiàn)依賴于對(duì)用戶行為的深入分析、精準(zhǔn)的推薦算法和實(shí)時(shí)更新機(jī)制。首先，系統(tǒng)通過收集和分析用戶的翻譯歷史、偏好和行為，嚴(yán)格遵守隱私和安全標(biāo)準(zhǔn)，以形成準(zhǔn)確的用戶畫像。其次，利用協(xié)同過濾和深度學(xué)習(xí)算法，并結(jié)合用戶畫像與全局?jǐn)?shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)的個(gè)性化翻譯和學(xué)習(xí)推薦。推薦系統(tǒng)具備實(shí)時(shí)響應(yīng)用戶行為和反饋的能力，能動(dòng)態(tài)更新推薦內(nèi)容，確保推薦內(nèi)容的及時(shí)性和相關(guān)性，從而極大地提升用戶的學(xué)習(xí)和使用體驗(yàn)[7]。

3.2.3 自適應(yīng)學(xué)習(xí)路徑

如圖5所示，自適應(yīng)學(xué)習(xí)路徑功能通過AI和機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)為每個(gè)用戶生成定制的學(xué)習(xí)計(jì)劃和資源，以優(yōu)化學(xué)習(xí)效果。自適應(yīng)學(xué)習(xí)路徑的實(shí)現(xiàn)基于對(duì)用戶學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)的細(xì)致分析和先進(jìn)AI技術(shù)的應(yīng)用。系統(tǒng)會(huì)收集用戶的學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)，包括學(xué)習(xí)進(jìn)度、效果和所遇到的難點(diǎn)等方面的數(shù)據(jù)，并通過機(jī)器學(xué)習(xí)算法進(jìn)行深入分析。采用AI技術(shù)尤其是深度學(xué)習(xí)和強(qiáng)化學(xué)習(xí)，根據(jù)數(shù)據(jù)分析結(jié)果動(dòng)態(tài)生成和調(diào)整個(gè)人化學(xué)習(xí)路徑。該學(xué)習(xí)路徑與豐富的學(xué)習(xí)資源緊密集成，確保每個(gè)用戶都能接觸到最適合自己的學(xué)習(xí)材料和練習(xí)內(nèi)容，從而有效提升學(xué)習(xí)效率和效果[8]。

4 系統(tǒng)實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證

4.1 評(píng)價(jià)指標(biāo)

為確保高校英語教學(xué)智能翻譯系統(tǒng)的有效性和實(shí)用性，本文引入了綜合性的評(píng)價(jià)指標(biāo)體系進(jìn)行系統(tǒng)實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證：

1）準(zhǔn)確率（A）。用于評(píng)估實(shí)時(shí)翻譯功能的準(zhǔn)確

性，計(jì)算公式為A = （TP + TN） / （TP + FP + FN + TN）。

2）個(gè)性化推薦效果。通過用戶滿意度調(diào)查和推薦準(zhǔn)確性分析，評(píng)估推薦系統(tǒng)的性能和效果。

3）學(xué)習(xí)效果。對(duì)比學(xué)生在使用自適應(yīng)學(xué)習(xí)路徑功能前后的學(xué)習(xí)效果，評(píng)估學(xué)習(xí)效果提升程度。其中，各項(xiàng)指標(biāo)的具體定義和計(jì)算則是基于實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)和用戶反饋[9]。

4.2 實(shí)驗(yàn)步驟

為全面驗(yàn)證高校英語教學(xué)智能翻譯系統(tǒng)的性能及其對(duì)教學(xué)質(zhì)量的提升效果，研究人員設(shè)計(jì)了詳盡的實(shí)驗(yàn)步驟：

1）實(shí)驗(yàn)準(zhǔn)備。準(zhǔn)備實(shí)驗(yàn)材料、工具和環(huán)境，確保所有參與者都能順利進(jìn)行實(shí)驗(yàn)。

2）數(shù)據(jù)采集。通過系統(tǒng)收集用戶的翻譯、學(xué)習(xí)和反饋數(shù)據(jù)。

3）模型訓(xùn)練與優(yōu)化。所利用的數(shù)據(jù)來源于多渠道的英語教學(xué)和翻譯實(shí)踐活動(dòng)，包括高校英語教學(xué)資料庫、在線學(xué)習(xí)平臺(tái)、開放訪問的學(xué)術(shù)論文及其翻譯，利用80%的數(shù)據(jù)進(jìn)行模型訓(xùn)練，采用機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能算法優(yōu)化系統(tǒng)性能。

4）系統(tǒng)評(píng)估。利用剩余20%數(shù)據(jù)對(duì)系統(tǒng)的實(shí)時(shí)翻譯、個(gè)性化推薦和自適應(yīng)學(xué)習(xí)路徑進(jìn)行評(píng)估[10]。

5）結(jié)果分析。根據(jù)實(shí)驗(yàn)結(jié)果，分析系統(tǒng)的性能、準(zhǔn)確性和用戶滿意度，確定改進(jìn)方向。

4.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果

實(shí)驗(yàn)結(jié)果的獲得經(jīng)過了嚴(yán)格的數(shù)據(jù)處理與分析流程。初始步驟涉及收集大量與高校英語教學(xué)相關(guān)的文本資料，通過自動(dòng)化腳本進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗，剔除不相關(guān)信息，確保數(shù)據(jù)質(zhì)量。在模型訓(xùn)練階段，采用了80%的數(shù)據(jù)集，并對(duì)比了卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）、遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）以及Transformer等多種深度學(xué)習(xí)模型。為評(píng)估模型性能，引入準(zhǔn)確率A = （TP + TN） / （TP + FP + FN + TN）、精確度P = TP / （TP + FP）以及召回率R = TP / （TP + FN）作為核心評(píng)價(jià)指標(biāo)。借助上述指標(biāo)全面評(píng)估智能翻譯系統(tǒng)在實(shí)時(shí)翻譯、個(gè)性化推薦以及學(xué)習(xí)效果方面的性能。實(shí)驗(yàn)過程中，特別注意模型的訓(xùn)練細(xì)節(jié)，包括學(xué)習(xí)率調(diào)整、批量大小選擇等，確保訓(xùn)練過程的高效與模型的泛化能力。

由表1可知，本模型在所有評(píng)估指標(biāo)上均展現(xiàn)出最優(yōu)秀的表現(xiàn)，其準(zhǔn)確率達(dá)到了0.81，個(gè)性化推薦效果為0.85，學(xué)習(xí)效果為0.83。這驗(yàn)證了本模型在處理高校英語教學(xué)中的實(shí)時(shí)翻譯、個(gè)性化推薦和自適應(yīng)學(xué)習(xí)路徑等任務(wù)時(shí)能夠提供出色的性能和用戶體驗(yàn)。

5 結(jié) 論

本文深入探討了基于人工智能技術(shù)的高校英語教學(xué)智能翻譯系統(tǒng)架構(gòu)設(shè)計(jì)，具體闡述了系統(tǒng)的核心價(jià)值、需求分析、架構(gòu)設(shè)計(jì)、系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)以及實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證。實(shí)驗(yàn)結(jié)果展示了所設(shè)計(jì)的智能翻譯系統(tǒng)在實(shí)時(shí)翻譯、個(gè)性化推薦和自適應(yīng)學(xué)習(xí)路徑方面的顯著效能。不僅為高校英語教學(xué)提供了強(qiáng)有力的輔助工具，推動(dòng)了教學(xué)質(zhì)量的提升，還為未來人工智能在教育領(lǐng)域的更廣泛應(yīng)用奠定了基礎(chǔ)。

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作者簡介：陶婷婷（1997.03—），女，漢族，遼寧大連人，助教，碩士學(xué)位，研究方向：翻譯理論與實(shí)踐。

收稿日期：2023-10-18

基金項(xiàng)目：2022年吉林省高教科研課題（JGJX2022D582）；2022年教育部產(chǎn)學(xué)合作協(xié)同育人項(xiàng)目（220600501011332）；2023年吉林省教育廳科學(xué)研究項(xiàng)目（JJKH20231357SK）

Design of an Intelligent Translation System Architecture for College English Teaching Based on Artificial Intelligence Technology

TAO Tingting

（School of Foreign Languages， Jilin University of Architecture and Technology， Changchun 130114， China）

Abstract： This paper studies and designs an intelligent translation system architecture for college English teaching based on artificial intelligence technology. Firstly， the core value of intelligent translation systems in the field of higher education is analyzed， including personalized assistance for students and providing teaching tools and resources for teachers. Secondly， a requirement analysis is conducted， and the construction and functions of the core translation engine layer and advanced application interface layer are introduced. Finally， the method and process of system implementation are elaborated in detail. Through experimental verification， the performance of the intelligent translation system on different evaluation indicators is demonstrated， and the feasibility and practicality of the system in college English teaching are verified.

Keywords： AI; college English teaching; intelligent translation system; architecture design