1.本公开涉及计算机
技术领域：
：，具体涉及自然语言处理、机器翻译、深度学习等人工智能
技术领域：
：，尤其涉及翻译质量确定方法、装置、电子设备、计算机可读存储介质及计算机程序产品。
背景技术：
：：2.同声传译系统、即时翻译系统对翻译质量的要求较高，因此对这类传译、翻译系统的评估一直是一个难题，评估系统需要同时考虑到上下文一致性、连贯性、与原文的翻译忠实度等问题，产出一个对各同传结果的合理评价。3.现有技术中，工作大多采用经典的文本翻译评估方法——双语评估替补法(bilingualevaluationunderstudy，简称bleu)进行评价，它计算翻译结果与人工标注的标准翻译结果之间的相似度，返回一个0～1之间的数值后，利用该数值实现评估翻译结果的目的。技术实现要素：4.本公开实施例提出了一种翻译质量确定方法、装置、电子设备、计算机可读存储介质及计算机程序产品。5.第一方面，本公开实施例提出了一种翻译质量确定方法，包括：获取语种不同、语义一致的第一语料和第二语料；将该第二语料中的关键信息替换为疑问词，构建出句式为疑问句的第三语料；利用翻译模型处理该第一语料，生成与该第一语料对应的第四语料，其中，该翻译模型用于将语料在不同语种之间进行变换，该第四语料与该第二语料的语种相同；在该第四语料中确定与该第三语料中疑问点对应的第一结果信息；基于该关键信息与该第一结果信息的相似度生成用于评价该翻译模型的翻译质量的第一评价信息。6.第二方面，本公开实施例提出了一种翻译质量确定装置，包括：语料获取单元，被配置成获取语种不同、语义一致的第一语料和第二语料；疑问语料构建单元，被配置成将该第二语料中的关键信息替换为疑问词，构建出句式为疑问句的第三语料；语料翻译单元，被配置成利用翻译模型处理该第一语料，生成与该第一语料对应的第四语料，其中，该翻译模型用于将语料在不同语种之间进行变换，该第四语料与该第二语料的语种相同；第一结果信息生成单元，被配置成在该第四语料中确定与该第三语料中疑问点对应的第一结果信息；第一评价信息生成单元，被配置成基于该关键信息与该第一结果信息的相似度生成用于评价该翻译模型的翻译质量的第一评价信息。7.第三方面，本公开实施例提供了一种电子设备，该电子设备包括：至少一个处理器；以及与至少一个处理器通信连接的存储器；其中，存储器存储有可被至少一个处理器执行的指令，该指令被至少一个处理器执行，以使至少一个处理器执行时能够实现如第一方面中任一实现方式描述的翻译质量确定方法。8.第四方面，本公开实施例提供了一种存储有计算机指令的非瞬时计算机可读存储介质，该计算机指令用于使计算机执行时能够实现如第一方面中任一实现方式描述的翻译质量确定方法。9.第五方面，本公开实施例提供了一种包括计算机程序的计算机程序产品，该计算机程序在被处理器执行时能够实现如第一方面中任一实现方式描述的翻译质量确定方法。10.本公开实施例提供的翻译质量确定方法、装置、电子设备、计算机可读存储介质及计算机程序产品，获取语种不同、语义一致的第一语料和第二语料，将该第二语料中的关键信息替换为疑问词，构建出句式为疑问句的第三语料后，利用翻译模型生成与该第一语料的语义对应、语种与该第二语料相同的第四语料，在该第四语料中确定与该第三语料中疑问点对应的第一结果信息，基于该关键信息与该第一结果信息的相似度生成用于评价该翻译模型的翻译质量的第一评价信息。11.本公开基于从与第一语料语义对应的第二语料中替换关键信息为疑问词的方式，构建出句式为疑问句的第三语料，并利用翻译模型对第一语料进行处理、得到与第二语料语种类型相同的第四语料后，基于上述关键信息与在该第四语料中确定与该第三语料中疑问点对应的第一结果信息之间的相似度对翻译模型的翻译质量进行评价，实现了语义层面的翻译模型的翻译质量评价。12.本部分所描述的内容并非旨在标识本公开的实施例的关键或重要特征，也不用于限制本公开的范围。本公开的其它特征将通过以下的说明书而变得容易理解。附图说明13.通过阅读参照以下附图所作的对非限制性实施例所作的详细描述，本公开的其它特征、目的和优点将会变得更明显：14.图1是本公开可以应用于其中的示例性系统架构；15.图2为本公开实施例提供的一种翻译质量确定方法的流程图；16.图3为本公开实施例提供的另一种翻译质量确定方法的流程图；17.图4为本公开实施例提供的在一应用场景下的翻译质量确定方法的流程示意图；18.图5为本公开实施例提供的一种翻译质量确定装置的结构框图；19.图6为本公开实施例提供的一种适用于执行翻译质量确定方法的电子设备的结构示意图。具体实施方式20.以下结合附图对本公开的示范性实施例做出说明，其中包括本公开实施例的各种细节以助于理解，应当将它们认为仅仅是示范性的。因此，本领域普通技术人员应当认识到，可以对这里描述的实施例做出各种改变和修改，而不会背离本公开的范围和精神。同样，为了清楚和简明，以下的描述中省略了对公知功能和结构的描述。需要说明的是，在不冲突的情况下，本公开中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。21.此外，本公开涉及的技术方案中，所涉及的用户个人信息的获取、存储、使用、加工、运输、提供和公开等处理，均符合相关法律法规的规定，且不违背公序良俗。22.图1示出了可以应用本公开的翻译质量确定方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质的实施例的示例性系统架构100。23.如图1所示，系统架构100可以包括终端设备101、102、103，网络104和服务器105。网络104用以在终端设备101、102、103和服务器105之间提供通信链路的介质。网络104可以包括各种连接类型，例如有线、无线通信链路或者光纤电缆等等。24.用户可以使用终端设备101、102、103通过网络104与服务器105交互，以接收或发送消息等。终端设备101、102、103和服务器105上可以安装有各种用于实现两者之间进行信息通讯的应用，例如翻译质量测试类应用、模型远程调试类应用、即时通讯类应用等。25.终端设备101、102、103和服务器105可以是硬件，也可以是软件。当终端设备101、102、103为硬件时，可以是具有显示屏的各种电子设备，包括但不限于智能手机、平板电脑、膝上型便携计算机和台式计算机等等；当终端设备101、102、103为软件时，可以安装在上述所列举的电子设备中，其可以实现成多个软件或软件模块，也可以实现成单个软件或软件模块，在此不做具体限定。当服务器105为硬件时，可以实现成多个服务器组成的分布式服务器集群，也可以实现成单个服务器；服务器为软件时，可以实现成多个软件或软件模块，也可以实现成单个软件或软件模块，在此不做具体限定。26.服务器105通过内置的各种应用可以提供各种服务，以可以提供翻译能力、质量检测的翻译质量测试类应用为例，服务器105在运行该翻译质量测试类应用时可实现如下效果：首先，通过网络104从终端设备101、102、103中获取语种不同、语义一致的第一语料和第二语料；然后，服务器105将该第二语料中的关键信息替换为疑问词，构建出句式为疑问句的第三语料；接下来，服务器105利用翻译模型处理该第一语料，生成与该第一语料对应的第四语料，其中，该翻译模型用于将语料在不同语种之间进行变换，该第四语料与该第二语料的语种相同；进一步，服务器105在该第四语料中确定与该第三语料中疑问点对应的第一结果信息；最后，服务器105，基于该关键信息与该第一结果信息的相似度生成用于评价该翻译模型的翻译质量的第一评价信息。27.需要指出的是，语种不同、语义一致的第一语料和第二语料除可以从终端设备101、102、103通过网络104获取到之外，也可以通过各种方式预先存储在服务器105本地。因此，当服务器105检测到本地已经存储有这些数据时(例如开始处理之前留存的对翻译模型进行翻译质量评价的任务)，可选择直接从本地获取这些数据，在此种情况下，示例性系统架构100也可以不包括终端设备101、102、103和网络104。28.由于利用翻译模型处理语料需要占用较多的运算资源和较强的运算能力，因此本公开后续各实施例所提供的翻译质量确定方法一般由拥有较强运算能力、较多运算资源的服务器105来执行，相应地，翻译质量确定装置一般也设置于服务器105中。但同时也需要指出的是，在终端设备101、102、103也具有满足要求的运算能力和运算资源时，终端设备101、102、103也可以通过其上安装的翻译质量测试类应用完成上述本交由服务器105做的各项运算，进而输出与服务器105同样的结果。尤其是在同时存在多种具有不同运算能力的终端设备的情况下，但翻译质量测试类应用判断所在的终端设备拥有较强的运算能力和剩余较多的运算资源时，可以让终端设备来执行上述运算，从而适当减轻服务器105的运算压力，相应的，翻译质量确定装置也可以设置于终端设备101、102、103中。在此种情况下，示例性系统架构100也可以不包括服务器105和网络104。29.应该理解，图1中的终端设备、网络和服务器的数目仅仅是示意性的。根据实现需要，可以具有任意数目的终端设备、网络和服务器。30.请参考图2，图2为本公开实施例提供的一种翻译质量确定方法的流程图，其中流程200包括以下步骤：31.步骤201，获取语种不同、语义一致的第一语料和第二语料。32.在本实施例中，由翻译质量确定方法的执行主体(例如图1所示的服务器105)获取到语种不同、语义一致的第一语料和第二语料，例如，在第一语料的语种为中文、第二语料的语种为英文时，第一语料可以为“桌子上有一个苹果”，对应的第二语料可以为“thereisanappleonthetable”，应当理解的是，第二语料所对应的内容通常为人工或基于可信度满足要求的翻译模型、翻译器等生成的，可作为用于对模型进行训练的标准语料。33.需要指出的是，第一语料和第二语料可以由上述执行主体直接从本地的存储设备获取，也可以从非本地的存储设备(例如图1所示的终端设备101、102、103)中获取。本地的存储设备可以是设置在上述执行主体内的一个数据存储模块，例如服务器硬盘，在此种情况下，第一语料和第二语料可以在本地快速读取到；非本地的存储设备还可以为其它任何被设置用于存储数据的电子设备，例如一些用户终端等，在此情况下，上述执行主体可以通过向该电子设备发送获取命令来获取所需的第一语料和第二语料。34.步骤202，将第二语料中的关键信息替换为疑问词，构建出句式为疑问句的第三语料。35.在本实施例中，在获取第二语料，从第二语料中确定至少一个关键信息，并对应的将该关键信息替换为疑问词后，将所包括的“.”(句号)替换为“？”(问号)，以构建出句式为疑问句的第三语料，即构建出的第三语料中，除所包括的、基于第二语料中关键信息替换的疑问词外，其余内容与该第二语料中一致。36.其中，在第二语料为多条语句组成的语句集时，可分别从各语句中确定关键信息后，各自完成疑问句的构建，得到包括多条疑问句(体现为疑问句集)的第三语料，也可以从各语句中确定部分用于构建疑问句的语句，本公开对此不做限制。37.进一步的，还可对第二语料中各内容按语句成分进行拆分，即将第二语料中各内容按主语、谓语、宾语、名词、动词等进行拆分，以便于通过预先配置不同语句成分所对应的疑问词快速的实现第三语料的构建，例如，在确定第二语料中的关键信息的语句成分为名词时，根据预先配置的、对应该名词的疑问词“what”对该关键信息进行替换，构建出句式为疑问句的第三语料。38.步骤203，利用翻译模型处理第一语料，生成与第一语料对应的第四语料。39.在本实施例中，获取待确定、评价翻译质量的翻译模型，并利用该翻译模型对该第一语料进行处理，以生成与该翻译模型翻译该第一语料至与第二语料对应的语种下的结果，并将该结果确定为第四语料。40.其中，该翻译模型用于在至少两个语种之间进行翻译，即例如将第一语料翻译至与第二语料对应的语种。41.步骤204，在第四语料中确定与第三语料中疑问点对应的第一结果信息。42.在本实施例中，以第四语料作为答案或者依据，寻找第三语料中各疑问点，即疑问词所指代、询问的内容，并将确定到的疑问词所指代、询问的内容作为第三语料中疑问点对应的第一结果信息，应当理解的是，该第一结果在通常情况下与关键信息的语义相关(或相同)、语种相同。43.实践中，可利用预先配置的问答模型，以第四语料中的内容为该问答模型的参考，以该第三语料作为问题进行输入，以通过该问答模型得到的问答结果作为在第四语料中确定与该第三语料中疑问点对应的第一结果信息。44.步骤205，基于关键信息与第一结果信息的相似度生成用于评价翻译模型的翻译质量的第一评价信息。45.在本实施例中，获取上述步骤202中所确定的关键信息与上述步骤204中得到的第一结果信息后，基于该关键信息与该第一结果信息的之间的相似度生成用于评价翻译模型的翻译质量的第一评价信息，以便于基于该第一评价信息中所包括的相似度了解到基于翻译模型所做出的翻译结果与标准结果之间的差距，其中，可通过直接比较关键信息与第一结果信息之间的字面相似度的方式生成上述相似度，也可以分别将关键信息和第一结果信息转换成对应的特征向量后，利用特征向量之间的特征距离、余弦距离的方式生成上述相似度。46.进一步的，还可以预先配置允许通过字面相似度获取上述相似度的信息长度，以便于在获取到关键信息和第一结果信息后，在关键信息和第一结果信息的字面长度均满足该信息长度的要求时，利用字面相似度的方式获取关键信息和第一结果信息之间的相似度，在关键信息和第一结果信息中至少一者的字面长度不满足该信息长度的要求时，利用特征向量的方式获取关键信息和第一结果信息之间的相似度，以平衡不同应用场景下的关键信息和第一结果信息之间的相似度的获取效率和获取质量。47.在实践中，还可以设置多个对应有不同的相似度阈值区间的评价等级，以便于在获取到关键信息和第一结果信息之间的相似度后，基于该相似度所落入的相似度阈值区间确定对应的评价等级、基于该评价等级生成第一评价信息，以更为直观的体现翻译模型的翻译质量。48.本公开实施例提供的翻译质量确定方法，基于从与第一语料语义对应的第二语料中替换关键信息为疑问词的方式，构建出句式为疑问句的第三语料，并利用翻译模型对第一语料进行处理、得到与第二语料语种类型相同的第四语料后，基于上述关键信息与在该第四语料中确定与该第三语料中疑问点对应的第一结果信息之间的相似度对翻译模型的翻译质量进行评价，实现了语义层面的翻译模型的翻译质量评价。49.在本实施例的一些可选的实现方式中，该翻译质量确定方法，还包括：响应于该关键信息与该第一结果信息的相似度低于预设的相似度阈值，获取该关键信息在该第二语料中所做语句成分的成分信息；基于该成分信息生成第四评价信息。50.具体的，在该关键信息和该第一结果信息之间的相似度低于预设的相似度阈值时，获取该关键信息在第二语料中所做的语句成分的成分信息，该相似度阈值通常基于应用场景的不同确定，通常在确定该关键信息和该第一结果信息之间的相似度低于该预设的相似度阈值时，该翻译模型的翻译质量不能满足预期要求，该成分信息用于指示该关键信息在第二语料中所做的语句成分，并基于该成分信息生成第四评价信息，以便于利用该第四评价信息反馈翻译模型对于各具体的语句成分的翻译能力后，进行有针对性的调整和训练。51.请参考图3，图3为本公开实施例提供的另一种翻译质量确定方法的流程图，其中流程300包括以下步骤：52.步骤301，获取语种不同、语义一致的第一语料和第二语料。53.步骤302，从第一语料中确定至少一个第一关键信息。54.在本实施例中，可从第一语料中确定至少第一个关键信息，以便于后续基于通过语句对齐、语句成分拆分等方式基于该第一关键信息确定第二语料中与该第一关键信息所对应的第二关键信息，以避免因语种不同所导致的语句成分不能严格对应所造成的关键信息确定不当、质量较低等问题，提高确定得到的关键信息的质量。55.在实践中，还可预先配置第一语料的语种中的标点、断句使用规则一级第二语料的语种中的标点、断句使用规则，以便于更好的实现第一语料和第二语料之间的语句对齐，并可在语句拆分、语句对齐后，以各拆分得到的语句组成语句集，实现对翻译模型对于各拆分得到的语句的翻译能力的检测，避免因标点、断句使用规则之间的差异导致的信息遗漏影响翻译质量的确定准确性。56.基于通过语句对齐、语句成分拆分等方式基于该第一关键信息确定第二语料中与该第一关键信息所对应的第二关键信息时，57.步骤303，将第二语料中与第一关键信息对应的第二关键信息替换为疑问词，构建出句式为疑问句的第三语料。58.在本实施例中，基于上述步骤302确定有第一语料中的第一关键信息后，从第二语料中确定与该第一关键信息对应的、位于第二语料中的第二关键信息，并基于该第二关键信息构建出句式为疑问句的第三语料。59.步骤304，利用翻译模型处理该第一语料，生成与该第一语料对应的第四语料。60.步骤305，在该第四语料中确定与该第三语料中疑问点对应的第一结果信息。61.步骤306，基于该关键信息与该第一结果信息的相似度生成用于评价该翻译模型的翻译质量的第一评价信息。62.以上步骤301、304-306与如图2所示的步骤201-205相对应，相同部分内容请参见上一实施例的相应部分，此处不再进行赘述，本实施例在上述图2所示实施例的基础上，进一步的基于第一语料确定第一关键信息后，在第二语料中对应该第一关键信息确定第二关键信息，避免因语种不同所导致的语句成分不能严格对应所造成的关键信息确定不当、质量较低等问题，提高确定得到的关键信息的质量。63.在本实施例的一些可选的实现方式中，该翻译质量确定方法，还包括：生成与该第一结果信息语义相同、语种为该第一语料的语种的第二结果信息；基于该第一关键信息与该第二结果信息的相似度生成用于评价该翻译模型的翻译质量的第二评价信息。64.具体的，还可基于人工或可信度满足要求的翻译模型、翻译器等对该第一结果进行处理，生成与该第一结果信息语义相同、语种为该第一语料的语种的第二结果信息，并利用第一关键信息与该第二结果信息的相似度成用于评价该翻译模型的翻译质量的第二评价信息，以便于利用该第二评价信息反馈第一语料的语种下所对应的翻译模型的翻译质量。65.在本实施例的一些可选的实现方式中，该翻译质量确定方法，还包括：加权该第一评价信息和该第二评价信息，生成第三评价信息。66.具体的，在获取第一评价信息和第二评价信息后，即分别确定翻译模型在第一语料的语种和第二语料的语种下的翻译质量后，可基于预先配置的价值比例对第一评价信息和第二评价信息进行加权，生成用于反馈翻译模型整体翻译能力的第三评价信息，以更完整、全面的反馈翻译模型的翻译质量。67.进一步的，还可以基于第一评价信息与第二评价信息之间的差异生成相应的评价信息(例如第五评价信息)，以便于通过该第五评价信息反馈翻译模型对不同语种的翻译质量之间的差异。68.在上述任一实施例的基础上，在本公开的一些实施例中，该翻译质量确定方法，还包括：从预先配置的疑问句语句库中提取与该疑问词对应的疑问句格式模板，其中，该疑问句格式模板用于指示疑问句中各语句成分的排列顺序；基于该疑问句格式模板对该第三语料中各语句成分的排列顺序进行调整，生成优化第三语料。69.具体的，在将该第二语料中的关键信息替换为疑问词，构建出句式为疑问句的第三语料后，还可以基于确定使用的疑问词从预先配置的疑问句语句库中提取与该疑问词对应的疑问句格式模板，该疑问句语句中针对不同的疑问词(疑问词的具体内容、所做的语句成分)对应有各种不同的疑问句格式模板，该疑问句格式模板基于真实场景下的语言使用习惯确定，利用该疑问句格式模板对该第三语料中各语句成分的排列顺序进行调整，生成语句成分的排列顺序更贴近真实场景的优化第三语料，例如在使用“what”对“thisisatable.”中的关键信息、语句成分做表语“table”进行替换后，得到的第三语料为“thisisawhat？”，基于与“what”对应的疑问句格式模板对第三语料优化为“whatisthis？”，以通过疑问句格式模板对生成的第三语料进行调整、得到更为贴近真实场景下的疑问句，减少因语句成分的排列顺序与真实场景不同造成的翻译质量干扰，提升确定到的翻译质量的准确性。70.为加深理解，本公开还结合一个具体应用场景，给出了一种具体的实现方案，以第一语料“在识别端，你就可以通过自己的脸来通过闸机。”以及第二语料“attherecognitionend,youcanpassthroughthegatethroughyourownface.”为例，在获取第一语料和第二语料后的处理过程，请参见如图4所示的流程400，具体如下：71.从第一语料中确定第一关键信息“识别端”和“闸机”，将从第二语料中确定与该第一关键信息对应的第二关键信息“therecognitionend”和“thegate”。72.然后，分别将该第二语料中的第二关键信息“therecognitionend”和“thegate”替换为疑问词“what”后，构建出句式为疑问句的第三语料q1“atwhat,youcanpassthroughthegatethroughyourownface？”和q2“attherecognitionend,youcanpassthroughwhatthroughyourownface？”，并利用翻译模型处理第一语料，得到与第一语料对应的、与第二语料的语种相同的第四语料“intherecognitionend,youcandoitbyyourface.”。73.接下来，在第四语料中分别确定第三语料中疑问点对应的第一结果信息，即q1对应的m1“therecognitionend”，以及q2对应的m2“it”。74.最后，基于第一结果信息与对应的关键信息(m1-ans1、m2-ans2)的相似度(m1-ans1:0.99、m2-ans2:0.15)生成用于评价该翻译模型的翻译质量的第一评价信息。75.进一步参考图5，作为对上述各图所示方法的实现，本公开提供了一种翻译质量确定装置的一个实施例，该装置实施例与图2所示的方法实施例相对应，该装置具体可以应用于各种电子设备中。76.如图5所示，本实施例的翻译质量确定装置500可以包括：语料获取单元501、疑问语料构建单元502、语料翻译单元503、第一结果信息生成单元504和第一评价信息生成单元505。其中，语料获取单元501，被配置成获取语种不同、语义一致的第一语料和第二语料；疑问语料构建单元502，被配置成将该第二语料中的关键信息替换为疑问词，构建出句式为疑问句的第三语料；语料翻译单元503，被配置成利用翻译模型处理该第一语料，生成与该第一语料对应的第四语料，其中，该翻译模型用于将语料在不同语种之间进行变换，该第四语料与该第二语料的语种相同；第一结果信息生成单元504，被配置成在该第四语料中确定与该第三语料中疑问点对应的第一结果信息；第一评价信息生成单元505，被配置成基于该关键信息与该第一结果信息的相似度生成用于评价该翻译模型的翻译质量的第一评价信息。77.在本实施例中，翻译质量确定装置500中：语料获取单元501、疑问语料构建单元502、语料翻译单元503、第一结果信息生成单元504和第一评价信息生成单元505的具体处理及其所带来的技术效果可分别参考图2对应实施例中的步骤201-205的相关说明，在此不再赘述。78.在本实施例的一些可选的实现方式中，该疑问语料构建单元502，包括：第一关键信息确定子单元，被配置成从该第一语料中确定至少一个第一关键信息；疑问语料构建子单元，被配置成将该第二语料中与该第一关键信息对应的第二关键信息替换为疑问词，构建出句式为疑问句的第三语料。79.在本实施例的一些可选的实现方式中，该翻译质量确定装置500，还包括：第二结果信息生成单元，被配置成生成与该第一结果信息语义相同、语种为该第一语料的语种的第二结果信息；第二评价信息生成单元，被配置成基于该第一关键信息与该第二结果信息的相似度生成用于评价该翻译模型的翻译质量的第二评价信息。80.在本实施例的一些可选的实现方式中，该翻译质量确定装置500，还包括：第三评价信息生成单元，被配置成加权该第一评价信息和该第二评价信息，生成第三评价信息。81.在本实施例的一些可选的实现方式中，该翻译质量确定装置500，还包括：成分信息获取单元，被配置成响应于该关键信息与该第一结果信息的相似度低于预设的相似度阈值，获取该关键信息在该第二语料中所做语句成分的成分信息；第四评价信息生成单元，基于该成分信息生成第四评价信息。82.在本实施例的一些可选的实现方式中，该翻译质量确定装置500，还包括：语句成分排序获取单元，被配置成从预先配置的疑问句语句库中提取与该疑问词对应的疑问句格式模板，其中，该疑问句格式模板用于指示疑问句中各语句成分的排列顺序；第三语料优化单元，被配置成基于该疑问句格式模板对该第三语料中各语句成分的排列顺序进行调整，生成优化第三语料。83.本实施例作为对应于上述方法实施例的装置实施例存在，本实施例提供的翻译质量确定装置，基于从与第一语料语义对应的第二语料中替换关键信息为疑问词的方式，构建出句式为疑问句的第三语料，并利用翻译模型对第一语料进行处理、得到与第二语料语种类型相同的第四语料后，基于上述关键信息与在该第四语料中确定与该第三语料中疑问点对应的第一结果信息之间的相似度对翻译模型的翻译质量进行评价，实现了语义层面的翻译模型的翻译质量评价。84.根据本公开的实施例，本公开还提供了一种电子设备、一种可读存储介质和一种计算机程序产品。85.图6示出了可以用来实施本公开的实施例的示例电子设备600的示意性框图。电子设备旨在表示各种形式的数字计算机，诸如，膝上型计算机、台式计算机、工作台、个人数字助理、服务器、刀片式服务器、大型计算机、和其它适合的计算机。电子设备还可以表示各种形式的移动装置，诸如，个人数字处理、蜂窝电话、智能电话、可穿戴设备和其它类似的计算装置。本文所示的部件、它们的连接和关系、以及它们的功能仅仅作为示例，并且不意在限制本文中描述的和/或者要求的本公开的实现。86.如图6所示，设备600包括计算单元601，其可以根据存储在只读存储器(rom)602中的计算机程序或者从存储单元608加载到随机访问存储器(ram)603中的计算机程序，来执行各种适当的动作和处理。在ram603中，还可存储设备600操作所需的各种程序和数据。计算单元601、rom602以及ram603通过总线604彼此相连。输入/输出(i/o)接口605也连接至总线604。87.设备600中的多个部件连接至i/o接口605，包括：输入单元606，例如键盘、鼠标等；输出单元607，例如各种类型的显示器、扬声器等；存储单元608，例如磁盘、光盘等；以及通信单元609，例如网卡、调制解调器、无线通信收发机等。通信单元609允许设备600通过诸如因特网的计算机网络和/或各种电信网络与其他设备交换信息/数据。88.计算单元601可以是各种具有处理和计算能力的通用和/或专用处理组件。计算单元601的一些示例包括但不限于中央处理单元(cpu)、图形处理单元(gpu)、各种专用的人工智能(ai)计算芯片、各种运行机器学习模型算法的计算单元、数字信号处理器(dsp)、以及任何适当的处理器、控制器、微控制器等。计算单元601执行上文所描述的各个方法和处理，例如翻译质量确定方法。例如，在一些实施例中，翻译质量确定方法可被实现为计算机软件程序，其被有形地包含于机器可读介质，例如存储单元608。在一些实施例中，计算机程序的部分或者全部可以经由rom602和/或通信单元609而被载入和/或安装到设备600上。当计算机程序加载到ram603并由计算单元601执行时，可以执行上文描述的翻译质量确定方法的一个或多个步骤。备选地，在其他实施例中，计算单元601可以通过其他任何适当的方式(例如，借助于固件)而被配置为执行翻译质量确定方法。89.本文中以上描述的系统和技术的各种实施方式可以在数字电子电路系统、集成电路系统、场可编程门阵列(fpga)、专用集成电路(asic)、专用标准产品(assp)、芯片上系统的系统(soc)、负载可编程逻辑设备(cpld)、计算机硬件、固件、软件、和/或它们的组合中实现。这些各种实施方式可以包括：实施在一个或者多个计算机程序中，该一个或者多个计算机程序可在包括至少一个可编程处理器的可编程系统上执行和/或解释，该可编程处理器可以是专用或者通用可编程处理器，可以从存储系统、至少一个输入装置、和至少一个输出装置接收数据和指令，并且将数据和指令传输至该存储系统、该至少一个输入装置、和该至少一个输出装置。90.用于实施本公开的方法的程序代码可以采用一个或多个编程语言的任何组合来编写。这些程序代码可以提供给通用计算机、专用计算机或其他可编程数据处理装置的处理器或控制器，使得程序代码当由处理器或控制器执行时使流程图和/或框图中所规定的功能/操作被实施。程序代码可以完全在机器上执行、部分地在机器上执行，作为独立软件包部分地在机器上执行且部分地在远程机器上执行或完全在远程机器或服务器上执行。91.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。92.为了提供与用户的交互，可以在计算机上实施此处描述的系统和技术，该计算机具有：用于向用户显示信息的显示装置(例如，crt(阴极射线管)或者lcd(液晶显示器)监视器)；以及键盘和指向装置(例如，鼠标或者轨迹球)，用户可以通过该键盘和该指向装置来将输入提供给计算机。其它种类的装置还可以用于提供与用户的交互；例如，提供给用户的反馈可以是任何形式的传感反馈(例如，视觉反馈、听觉反馈、或者触觉反馈)；并且可以用任何形式(包括声输入、语音输入或者、触觉输入)来接收来自用户的输入。93.可以将此处描述的系统和技术实施在包括后台部件的计算系统(例如，作为数据服务器)、或者包括中间件部件的计算系统(例如，应用服务器)、或者包括前端部件的计算系统(例如，具有图形用户界面或者网络浏览器的用户计算机，用户可以通过该图形用户界面或者该网络浏览器来与此处描述的系统和技术的实施方式交互)、或者包括这种后台部件、中间件部件、或者前端部件的任何组合的计算系统中。可以通过任何形式或者介质的数字数据通信(例如，通信网络)来将系统的部件相互连接。通信网络的示例包括：局域网(lan)、广域网(wan)和互联网。94.计算机系统可以包括客户端和服务器。客户端和服务器一般远离彼此并且通常通过通信网络进行交互。通过在相应的计算机上运行并且彼此具有客户端-服务器关系的计算机程序来产生客户端和服务器的关系。服务器可以是云服务器，又称为云计算服务器或云主机，是云计算服务体系中的一项主机产品，以解决传统物理主机与虚拟专用服务器(vps，virtualprivateserver)服务中存在的管理难度大，业务扩展性弱的缺陷。服务器也可以分为分布式系统的服务器，或者是结合了区块链的服务器。95.根据本公开实施例的技术方案，基于从与第一语料语义对应的第二语料中替换关键信息为疑问词的方式，构建出句式为疑问句的第三语料，并利用翻译模型对第一语料进行处理、得到与第二语料语种类型相同的第四语料后，基于上述关键信息与在该第四语料中确定与该第三语料中疑问点对应的第一结果信息之间的相似度对翻译模型的翻译质量进行评价，实现了语义层面的翻译模型的翻译质量评价。96.应该理解，可以使用上面所示的各种形式的流程，重新排序、增加或删除步骤。例如，本公开中记载的各步骤可以并行地执行也可以顺序地执行也可以不同的次序执行，只要能够实现本公开提供的技术方案所期望的结果，本文在此不进行限制。97.上述具体实施方式，并不构成对本公开保护范围的限制。本领域技术人员应该明白的是，根据设计要求和其他因素，可以进行各种修改、组合、子组合和替代。任何在本公开的精神和原则之内所作的修改、等同替换和改进等，均应包含在本公开保护范围之内。当前第1页12当前第1页12