机器学习驱动的文学英译自动评价：AHP-RF模型优化

本文主要探讨了如何利用机器学习技术提升文学作品英译的自动评价效率和精确度。研究者孙李丽、郭琳、张文诺和文旭针对文学翻译的特殊性和规则，构建了一个基于变量特征的翻译评价指标体系。他们采用了Python作为开发平台，借助Stanford Parser和NLTK等工具对英文译文进行深度预处理，将文本转化为VSM（词袋模型）向量空间表示，从而提取出关键的特征编码和特征度。 接着，他们将这些特征输入到Random-RF（随机森林）、Original-RF和融合了层次分析法（AHP）、灰色关联法和随机森林算法的AHP-RF模型中进行训练学习。通过对比分析，AHP-RF模型展现出优越的分类性能，相较于其他两种模型，它在翻译质量评估上的表现更为准确。 实验结果显示，人工译本在质量评分和分类错误率上均优于其他四种机器翻译版本，这表明AHP-RF模型的评价结果能够较好地反映实际翻译的质量。研究者强调，这种方法不仅可以节省人力成本，还能够提供客观、系统的评价标准，对于文学翻译领域的自动化评测具有重要的实践价值。 总结来说，本文的关键知识点包括：机器学习在文学翻译自动评价中的应用，特征提取和预处理技术（如VSM和NLP工具），以及AHP-RF模型在翻译质量分类任务中的优势。这项工作为今后改进文学作品英译自动评价系统的精度和效率提供了新的思路和技术支持。