翻譯員產能預測方法及裝置制造方法及圖紙

本申請提供一種翻譯員產能預測方法及裝置，涉及在線翻譯技術領域

【技術實現步驟摘要】
翻譯員產能預測方法及裝置


[0001]本申請涉及在線翻譯
，尤其涉及一種基翻譯員產能預測方法及裝置
。

技術介紹

[0002]隨著社會和計算機的技術進步，翻譯行業也在進行一系列的變革，大部分的翻譯工作都在網上進行開展和完成，分布式在線翻譯
(Distributed Online Translation
，
DOT)
將大型翻譯任務通過一定的算法邏輯拆包成很多個小的翻譯任務，依次通過打標，譯后編輯
(Post
?
editing
，
PE)
，
PE
審核，質控流程的步驟進行翻譯
。
其中
PE
流程涉及到很多兼職且能力經驗差異很大的翻譯員，每個翻譯員的能力，翻譯速度，工作時間段和工作時長等都不一樣，導致處理字數的產能會有很大差異，這就需要一個能夠預測譯后編輯
(PE)
翻譯員的產能的工具，來翻譯員整體產能情況，從而對平臺投送訂單進行調度
。

技術實現思路

[0003]本申請提供一種翻譯員產能預測方法及裝置，用以解決現有技術中人為預測產能不準確的缺陷，保證了翻譯員產能預測的可靠性
。
[0004]第一方面，本申請實施例提供一種翻譯員產能預測方法，包括：
[0005]獲取翻譯員在當天的每一小時內的活躍情況預測值，以及以分鐘為單位的歷史平均產能值；
[0006]基于所述活躍情況預測值與所述歷史平均產能值確定所述翻譯員當天的產能預測結果；所述產能預測結果包括當天的總產能預測值和當天的每一小時內的產能預測值
。
[0007]在一個實施例中，所述翻譯員產能預測方法還包括：
[0008]將當天之前一天或多天內的每一小時的活躍情況值輸入至預測模型，得到所述預測模型輸出的所述翻譯員在當天的每一小時內的活躍情況預測值
。
[0009]在一個實施例中，所述翻譯員產能預測方法還包括：
[0010]獲取歷史數據；所述歷史數據包括當天之前的目標天的每一小時的活躍情況值，以及所述目標天之前一天或多天內的每一小時的活躍情況值；
[0011]利用所述歷史數據對初始模型進行訓練得到所述預測模型
。
[0012]在一個實施例中，所述翻譯員產能預測方法還包括：
[0013]將目標翻譯員的歷史產能進行聚類；
[0014]基于聚類結果確定所述歷史平均產能值
。
[0015]在一個實施例中，所述翻譯員產能預測方法還包括：
[0016]將全部翻譯員的歷史產能進行聚類；
[0017]基于聚類結果確定所述歷史平均產能值
。
[0018]在一個實施例中，所述當天的每一小時內的產能預測值是通過如下公式得到的：
[0019][0020]其中，
p
i
為所述當天的第
i
個小時內的產能預測值，
p
avg
為所述歷史平均產能值，
a
i
為所述當天的第
i
個小時內的活躍情況預測值
。
[0021]第二方面，本申請實施例提供一種翻譯員產能預測裝置，包括：
[0022]獲取模塊，用于獲取翻譯員在當天的每一小時內的活躍情況預測值，以及以分鐘為單位的歷史平均產能值；
[0023]預測模塊，用于基于所述活躍情況預測值與所述歷史平均產能值確定所述翻譯員當天的產能預測結果；所述產能預測結果包括當天的總產能預測值和當天的每一小時內的產能預測值
。
[0024]第三方面，本申請還提供一種電子設備，包括存儲器
、
處理器及存儲在存儲器上并可在處理器上運行的計算機程序，所述處理器執行所述程序時實現第一方面所述的方法
。
[0025]第四方面，本申請還提供一種非暫態計算機可讀存儲介質，其上存儲有計算機程序，該計算機程序被處理器執行時實現如第一方面所述的方法
。
[0026]第五方面，本申請還提供一種計算機程序產品，包括計算機程序，所述計算機程序被處理器執行時實現第一方面所述的方法
。
[0027]本申請實施例提供的翻譯員產能預測方法及裝置，基于翻譯員的活躍情況預測值與歷史平均產能值來預測翻譯員的一天總產能和每小時產能，通過使用一套整體規則方法以及機器學習算法學習歷史翻譯員在平臺活躍的數據從而進行預測，避免了人為主觀判斷導致的缺乏客觀性的問題，可以及時對翻譯員產能進行預測，保證了預測結果的可靠性，從而能夠把控翻譯平臺整體產能情況，對平臺任務進行合理調度
。
附圖說明
[0028]為了更清楚地說明本申請或現有技術中的技術方案，下面將對實施例或現有技術描述中所需要使用的附圖作一簡單地介紹，顯而易見地，下面描述中的附圖是本申請的一些實施例，對于本領域普通技術人員來講，在不付出創造性勞動的前提下，還可以根據這些附圖獲得其他的附圖
。
[0029]圖1是本申請提供的翻譯員產能預測方法的流程示意圖；
[0030]圖2是本申請提供的翻譯員產能預測方法的各步驟示意圖；
[0031]圖3是本申請提供的翻譯員產能預測裝置的結構示意圖；
[0032]圖4是本申請提供的電子設備的結構示意圖
。
具體實施方式
[0033]為使本申請的目的
、
技術方案和優點更加清楚，下面將結合本申請中的附圖，對本申請中的技術方案進行清楚
、
完整地描述，顯然，所描述的實施例是本申請一部分實施例，而不是全部的實施例
。
基于本申請中的實施例，本領域普通技術人員在沒有作出創造性勞動前提下所獲得的所有其他實施例，都屬于本申請保護的范圍
。
[0034]圖1是本申請實施例提供的翻譯員產能預測方法的流程示意圖
。
參照圖1，本申請實施例提供一種翻譯員產能預測方法，其執行主體可以為電子設備，例如，可以為一個預測器，該方法可以包括：
[0035]步驟
110、
獲取翻譯員在當天的每一小時內的活躍情況預測值，以及以分鐘為單位的歷史平均產能值；
[0036]步驟
120、
基于活躍情況預測值與歷史平均產能值確定翻譯員當天的產能預測結果；產能預測結果包括當天的總產能預測值和當天的每一小時內的產能預測值
。
[0037]在步驟
110
中，如圖2所示，在進行產能預測前，預測器可以先基于內置的預測模型得到翻譯員在需要預測當天的每一小時內的活躍情況預測值
。
翻譯員的活躍情況預測值是基于翻譯員在各個小時的預測活躍次數確定的
。
活躍次數可以表示翻譯員在翻譯平臺上的操作次數，基于翻譯員的活躍次數，可以給翻譯員的翻譯情況賦活躍分值，活躍分值即為翻譯員的活躍情況預本文檔來自技高網...

【技術保護點】

【技術特征摘要】
1.
一種翻譯員產能預測方法，其特征在于，包括：獲取翻譯員在當天的每一小時內的活躍情況預測值，以及以分鐘為單位的歷史平均產能值；基于所述活躍情況預測值與所述歷史平均產能值確定所述翻譯員當天的產能預測結果；所述產能預測結果包括當天的總產能預測值和當天的每一小時內的產能預測值
。2.
根據權利要求1所述的翻譯員產能預測方法，其特征在于，所述方法還包括：將當天之前一天或多天內的每一小時的活躍情況值輸入至預測模型，得到所述預測模型輸出的所述翻譯員在當天的每一小時內的活躍情況預測值
。3.
根據權利要求2所述的翻譯員產能預測方法，其特征在于，所述方法還包括：獲取歷史數據；所述歷史數據包括當天之前的目標天的每一小時的活躍情況值，以及所述目標天之前一天或多天內的每一小時的活躍情況值；利用所述歷史數據對初始模型進行訓練得到所述預測模型
。4.
根據權利要求1所述的翻譯員產能預測方法，其特征在于，所述方法還包括：將目標翻譯員的歷史產能進行聚類；基于聚類結果確定所述歷史平均產能值
。5.
根據權利要求1所述的翻譯員產能預測方法，其特征在于，所述方法還包括：將全部翻譯員的歷史產能進行聚類；基于聚類結果確定所述歷史平均產能值
。6.
根據權利要求1所述的翻譯員產能預測方法，其特征在于，所述當天的每一小時內的產能預測值是通...

【專利技術屬性】
技術研發人員：涂洋，
申請(專利權)人：傳神語聯網網絡科技股份有限公司，
類型：發明
國別省市：