文本翻译索引的互文度量方法  

Intertextuality measurement method of text translation index

作　　者：姜欣[1,2] 姜怡[1,2] 方淼[3] 

机构地区：[1]大连理工大学电子信息与电气工程学部,辽宁大连116024 [2]大连理工大学外国语学院,辽宁大连116024 [3]东北大学(秦皇岛分校)电子信息系,河北秦皇岛066004

出　　处：《计算机应用》2010年第7期1938-1940,共3页journal of Computer Applications

基　　金：国家自然科学基金资助项目(60673039);辽宁省教育厅2009年度高等学校科研项目计划;2008年大连理工大学人文社科基金资助项目

摘　　要：运用算法可更加科学地量化出翔实的显性互文线索,这对于追溯文本间的关联,理解和翻译文本都有着重要意义。以茶典籍文本为例,使用并比较了4种互文度量方法,即戴斯系数、匹配系数、全置信度和余弦,并给出用于文本辅助翻译的索引方法。文本互文度与互文度矩阵揭示了文本间的影响与关联。实验结果与性能分析表明余弦度量结果最好,基于互文性的文本翻译索引可为更加精确地理解和翻译相关文本提供有价值的参考。Computer algorithms can help produce scientific quantitative data to provide more reliable and precise manifest intertextual clues,which plays a significant role in clarifying the multilayer relationship among relevant texts,facilitating understanding and translating process.Using tea classics as case texts,this paper presented some algorithms to measure the intertextuality,namely,Dice coefficient,matching coefficient,full confidence and cosine,providing an index approach for text-oriented translation.The experimental results show that the cosine measure produces the best results,which offers valuable help to the accuracy and consistency in both source text comprehension and target version translation.

关 键 词：度量方法 互文性 翻译索引 茶典籍 

分 类 号：TP305[自动化与计算机技术—计算机系统结构]