摘 要：文章对基于人工智能技术的高校英语教学智能翻译系统架构进行了研究和设计。首先，分析了智能翻译系统在高等教育领域的核心价值，包括对学生的个性化辅助、为教师提供教学工具与资源。其次，进行了需求分析，并介绍了核心翻译引擎层和高级应用接口层的构建和功能。最后，详细阐述了系统实现的方法和过程。通过实验验证，展现了该智能翻译系统在不同评估指标上所表现出的性能，验证了该系统在高校英语教学中的可行性和实用性。
关键词：AI；高校英语教学；智能翻译系统；架构设计
中图分类号：TP311 文献标识码：A 文章编号：2096-4706（2024）08-0051-05
DOI：10.19850/j.cnki.2096-4706.2024.08.012
0 引 言
随着科技创新步伐的加快，智能翻译系统在高等教育中的价值日益凸显。这一系统不仅助力提升教学质量，还能促进学生的个性化学习，丰富教师的教学资源，以及推动学院的教研创新。基于深度学习技术的智能翻译为学生的个性化学习提供了强有力的支持。在人机协作的环境中，学生能够探索不同语种和领域的翻译实践，强化自身技能并深入理解机器翻译的效率和实用性。教师通过神经机器翻译（NMT）得以拓展教学空间，融合译后编辑技术，为培养适应新时代的翻译人才奠定基础[1]。
1 需求分析
教学和翻译需求在高校英语教学中占据核心地位。教师和学生对实时获取准确翻译的需求日益增强，以找到差距和弥补不足，从而提高学习质量与效率。个性化学习方案和资源共享也成为教学需求的重要组成部分，帮助适应不同学生的多种学习模式并丰富教学内容。在翻译需求方面，质量和准确性排在首位，确保存在文化和语境差异的情况下原文意思得到准确传达。另外，翻译效率和专业性也同等重要，特别是在学术和教学场景中，快速、准确地满足不同学科和领域的专业翻译需求已成为一项基本要求。具体需求如图1所示。
2 智能翻译系统的架构设计
智能翻译系统的架构可归结为两个关键层面：核心翻译引擎层与高级应用接口层，这两者协同作用，确保翻译的准确性与高效性，如图2所示。
2.1 核心翻译引擎层
核心翻译引擎层是整个系统的基石，其关注点在于整合神经网络机器翻译技术（NMT）与统计机器翻译技术（SMT）的强项。其核心逻辑为，当存在输入前缀约束时，系统能够灵活、动态地挑选和融合这两种翻译技术的最佳特性，从而实现出类拔萃的交互式翻译预测。具体而言，它涵盖以下技术细节：
1）多语言的双语语料库。通过构建高质量、大规模的双语语料库，为NMT和SMT提供丰富的训练数据，保证翻译引擎具有较大范围的语言覆盖和较高的翻译准确性[2]。
2）层次模型结合。通过技术手段，使NMT和SMT在词对齐与词预测环节获得更为优异的协同效果，确保翻译的连贯性和准确性。
3）先进的搜索预测算法。系统能够依托先进的算法快速进行翻译预测（如预测首词、预测序列、预测补全等），并确保其具有高度的准确性[3]。
4）大数据反馈与优化。系统持续收集用户反馈，不断地结合大数据分析方法对翻译模型进行优化，提升其性能表现。
2.2 高级应用接口层
高级应用接口层为用户提供更为直观和友好的交互界面，同时也是核心翻译引擎与外部应用的连接纽带。此层的设计重点在于如何完美融合核心翻译引擎与现代化的CAT（计算机辅助翻译）工具。具体技术细节如下：
1）实时互动翻译。通过连接NMT翻译API，用户可获得实时的翻译反馈，大大提升了翻译效率。
2）翻译记忆库与术语库。系统具有记忆库查询功能，确保专业术语和常用短语能够准确一致地被译出[4]。
3）知识图谱集成。通过融入知识图谱，系统在翻译时能够为用户提供更为丰富和准确的背景知识。
4）译员匹配功能。通过AI技术，确保每次的翻译任务都能由最合适、最有经验的译员承担[5]。
3 系统实现
3.1 系统实现技术
3.1.1 神经网络机器翻译（NMT）
NMT使用深度学习特是序列到序列Seq2Seq模型，使给定的源语言文本序列生成目标语言文本序列。其基本框架包括编码器和解码器两个部分。
目标是最大化条件概率：
其中，x1表示源语言文本中的词，yt表示目标语言文本中的词。
3.1.2 个性化推荐算法
个性化推荐算法能够为学习者提供定制的学习内容和资源。其中，协同过滤是一种常用的推荐算法，可以使用用户-项目评分矩阵来预测用户对未评分项目的兴趣。
评分预测公式可以表示为：
其中， 表示用户u对项目i的预测评分，μ表示全局平均评分，bu和bi表示用户和项目的偏置项，N（i）表示与项目i相似的项目集合，sim（i， j）表示项目i和j之间的相似度，ruj表示用户u对项目j的评分， 表示项目j的平均评分[6]。
3.1.3 自适应学习路径
自适应学习路径意味着根据每个学生的学习能力和进度调整学习内容和难度。这可以通过使用强化学习（RL）来实现，其中一个智能代理将根据学生的反馈调整其推荐内容。
状态动作奖励模型可表示为：
其中，Q（s，a）表示在状态s采取动作a的预期奖励，α表示学习率，R（s，a）表示采取动作a在状态s获得的奖励，γ表示未来奖励的折扣因子，maxa′Q（s′，a′）表示下一状态s′中可获得的最大预期奖励。
3.2 功能实现详细过程
3.2.1 实时翻译
如图3所示，实时翻译功能的核心是快速提供准确的翻译结果，以满足用户即时翻译需求。该功能的实现依赖于先进的搜索预测算法和实时数据处理技术。系统的功能实现涵盖算法实现、数据流优化和用户界面交互三个关键领域。通过利用深度学习和神经网络技术，特别是Attention机制和Transformer结构，实现了一个能够精准捕捉源语言和目标语言依赖关系的高效翻译模型。数据流经过优化，采用并行计算、数据预加载和缓存技术等方法，确保源文本能够迅速被处理和翻译，减少延迟。前端界面设计注重简洁和直观，使用户能轻松输入文本并获得实时翻译，界面与核心翻译引擎的紧密集成进一步保证了翻译的实时性和准确性。
3.2.2 个性化推荐
如图4所示，个性化推荐功能旨在为用户提供定制化的翻译和学习体验，该功能的实现基于用户行为分析、机器学习和AI推荐算法。个性化推荐功能的实现依赖于对用户行为的深入分析、精准的推荐算法和实时更新机制。首先，系统通过收集和分析用户的翻译历史、偏好和行为，严格遵守隐私和安全标准，以形成准确的用户画像。其次，利用协同过滤和深度学习算法，并结合用户画像与全局数据实现精准的个性化翻译和学习推荐。推荐系统具备实时响应用户行为和反馈的能力，能动态更新推荐内容，确保推荐内容的及时性和相关性，从而极大地提升用户的学习和使用体验[7]。
3.2.3 自适应学习路径
如图5所示，自适应学习路径功能通过AI和机器学习技术为每个用户生成定制的学习计划和资源，以优化学习效果。自适应学习路径的实现基于对用户学习数据的细致分析和先进AI技术的应用。系统会收集用户的学习数据，包括学习进度、效果和所遇到的难点等方面的数据，并通过机器学习算法进行深入分析。采用AI技术尤其是深度学习和强化学习，根据数据分析结果动态生成和调整个人化学习路径。该学习路径与丰富的学习资源紧密集成，确保每个用户都能接触到最适合自己的学习材料和练习内容，从而有效提升学习效率和效果[8]。
4 系统实验验证
4.1 评价指标
为确保高校英语教学智能翻译系统的有效性和实用性，本文引入了综合性的评价指标体系进行系统实验验证：
1）准确率（A）。用于评估实时翻译功能的准确
性，计算公式为A = （TP + TN） / （TP + FP + FN + TN）。
2）个性化推荐效果。通过用户满意度调查和推荐准确性分析，评估推荐系统的性能和效果。
3）学习效果。对比学生在使用自适应学习路径功能前后的学习效果，评估学习效果提升程度。其中，各项指标的具体定义和计算则是基于实验数据和用户反馈[9]。
4.2 实验步骤
为全面验证高校英语教学智能翻译系统的性能及其对教学质量的提升效果，研究人员设计了详尽的实验步骤：
1）实验准备。准备实验材料、工具和环境，确保所有参与者都能顺利进行实验。
2）数据采集。通过系统收集用户的翻译、学习和反馈数据。
3）模型训练与优化。所利用的数据来源于多渠道的英语教学和翻译实践活动，包括高校英语教学资料库、在线学习平台、开放访问的学术论文及其翻译，利用80%的数据进行模型训练，采用机器学习和人工智能算法优化系统性能。
4）系统评估。利用剩余20%数据对系统的实时翻译、个性化推荐和自适应学习路径进行评估[10]。
5）结果分析。根据实验结果，分析系统的性能、准确性和用户满意度，确定改进方向。
4.3 实验结果
实验结果的获得经过了严格的数据处理与分析流程。初始步骤涉及收集大量与高校英语教学相关的文本资料，通过自动化脚本进行数据清洗，剔除不相关信息，确保数据质量。在模型训练阶段，采用了80%的数据集，并对比了卷积神经网络（CNN）、递归神经网络（RNN）以及Transformer等多种深度学习模型。为评估模型性能，引入准确率A = （TP + TN） / （TP + FP + FN + TN）、精确度P = TP / （TP + FP）以及召回率R = TP / （TP + FN）作为核心评价指标。借助上述指标全面评估智能翻译系统在实时翻译、个性化推荐以及学习效果方面的性能。实验过程中，特别注意模型的训练细节，包括学习率调整、批量大小选择等，确保训练过程的高效与模型的泛化能力。
由表1可知，本模型在所有评估指标上均展现出最优秀的表现，其准确率达到了0.81，个性化推荐效果为0.85，学习效果为0.83。这验证了本模型在处理高校英语教学中的实时翻译、个性化推荐和自适应学习路径等任务时能够提供出色的性能和用户体验。
5 结 论
本文深入探讨了基于人工智能技术的高校英语教学智能翻译系统架构设计，具体阐述了系统的核心价值、需求分析、架构设计、系统实现以及实验验证。实验结果展示了所设计的智能翻译系统在实时翻译、个性化推荐和自适应学习路径方面的显著效能。不仅为高校英语教学提供了强有力的辅助工具，推动了教学质量的提升，还为未来人工智能在教育领域的更广泛应用奠定了基础。
参考文献：
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[2] 夏玲，李宜蔓，李弘武.人工智能背景下科技论文摘要的机器翻译与译后编辑 [J].编辑学报，2022，34（4）：396-401+406.
[3] 王均松，肖维青，崔启亮.人工智能时代技术驱动的翻译模式：嬗变、动因及启示 [J].上海翻译，2023（4）：14-19.
[4] 郭心怡，郑嫣然，穆子君，等.人工智能翻译发展探源及应用研究综述 [J].海外英语，2023（5）：10-12.
[5] 王剑娜.人工智能时代下复合型英语翻译人才培养研究 [J].齐齐哈尔师范高等专科学校学报，2022（4）：136-139.
[6] 郭慧骏.基于人工智能技术和语音识别的机器同步翻译系统 [J].现代电子技术，2022，45（9）：152-156.
[7] 余红卫.人工智能时代高校翻译技术教育研究 [J].信息记录材料，2022，23（11）：80-82.
[8] 高玉霞，任东升.生成式AI时代翻译制度建设的挑战与对策 [J].外语电化教学，2023（4）：9-15+114.
[9] 李蓉，周美丽.基于人工智能处理器设计的机器自动翻译系统设计 [J].现代电子技术，2022，45（2）：183-186.
[10] 孙荧.人工智能翻译的数字化创新与实践应用研究——以咪咕灵犀AI应用为例 [J].出版广角，2020（4）：58-60.
作者简介：陶婷婷（1997.03—），女，汉族，辽宁大连人，助教，硕士学位，研究方向：翻译理论与实践。
收稿日期：2023-10-18
基金项目：2022年吉林省高教科研课题（JGJX2022D582）；2022年教育部产学合作协同育人项目（220600501011332）；2023年吉林省教育厅科学研究项目（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
