本發(fā)明屬于機(jī)器翻譯，具體地說(shuō)，是涉及一種用于語(yǔ)言服務(wù)項(xiàng)目管理的基于時(shí)間和資源分配的動(dòng)態(tài)飽和度評(píng)估模型的構(gòu)建方法、介質(zhì)、裝置。

背景技術(shù)：

1、在現(xiàn)有的語(yǔ)言服務(wù)項(xiàng)目管理領(lǐng)域，大多數(shù)項(xiàng)目管理方法依賴于靜態(tài)的工作量評(píng)估模型。這些模型通常基于固定參數(shù)，如項(xiàng)目總字?jǐn)?shù)和預(yù)估翻譯速度，來(lái)確定項(xiàng)目的時(shí)間框架和資源需求。然而，這些方法忽視了諸如語(yǔ)言對(duì)難度、專業(yè)領(lǐng)域的復(fù)雜性、項(xiàng)目緊急性和個(gè)人工作效率等動(dòng)態(tài)因素的影響。這導(dǎo)致了資源分配的不準(zhǔn)確、項(xiàng)目延期和成本超支的問(wèn)題。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、本發(fā)明的目的在于提供一種用于語(yǔ)言服務(wù)項(xiàng)目管理的基于時(shí)間和資源分配的動(dòng)態(tài)飽和度評(píng)估模型的構(gòu)建方法，以解決現(xiàn)有技術(shù)所存在的技術(shù)問(wèn)題。

2、為了實(shí)現(xiàn)上述目的，本發(fā)明采取的技術(shù)方案如下：

3、一種用于語(yǔ)言服務(wù)項(xiàng)目管理的基于時(shí)間和資源分配的動(dòng)態(tài)飽和度評(píng)估模型的構(gòu)建方法，包括：

4、步驟s1：采集歷史數(shù)據(jù)，所述歷史數(shù)據(jù)包括總翻譯字?jǐn)?shù)、語(yǔ)言對(duì)難度系數(shù)、領(lǐng)域難度系數(shù)、總有效工作小時(shí)數(shù)、效率系數(shù)、項(xiàng)目管理時(shí)間、預(yù)留時(shí)間、緊急性系數(shù)、實(shí)際完成時(shí)間、項(xiàng)目結(jié)果；

5、步驟?s2：對(duì)所述歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理；

6、步驟s3：使用多元線性回歸模型擬合模型公式中的各個(gè)參數(shù)，確定各變量的權(quán)重，模型公式如下：

7、sat?=?((t?*?ldc?*?fdc)?/?((twh?*?ec)?-?pmt?-bt))?*?uc）

8、其中，sat為飽和度，t為總字?jǐn)?shù)，ldc為語(yǔ)言對(duì)難度系數(shù)，fdc為領(lǐng)域難度系數(shù)，twh為項(xiàng)目中可用于實(shí)際翻譯工作的總時(shí)長(zhǎng)，ec為效率系數(shù)，pmt為項(xiàng)目管理時(shí)間，bt為緩沖時(shí)間，uc為緊急性系數(shù)；

9、步驟s4：基于步驟s3?的模型公式，使用步驟s2中預(yù)處理后的歷史數(shù)據(jù)的一部分?jǐn)?shù)據(jù)用于模型訓(xùn)練、另一部分?jǐn)?shù)據(jù)用于測(cè)試，評(píng)估模型的預(yù)測(cè)性能，包括均方誤差、平均絕對(duì)誤差、r平方值：，其中，n是樣本數(shù)量，是第i個(gè)樣本的真實(shí)值，是第i個(gè)樣本的預(yù)測(cè)值，是所有真實(shí)值的平均值，根據(jù)評(píng)估結(jié)果進(jìn)行模型調(diào)優(yōu)；

10、步驟s5：根據(jù)模型訓(xùn)練結(jié)果，優(yōu)化模型公式，去除權(quán)重較小的變量，得到最終的模型公式：

11、???????????（1）

12、??????????（2）

13、上式中，各變量的表示含義如下：

14、飽和度sat：項(xiàng)目的工作負(fù)荷壓力；

15、總字?jǐn)?shù)t：項(xiàng)目的總翻譯字?jǐn)?shù)；

16、語(yǔ)言對(duì)難度系數(shù)ldc：基于語(yǔ)言對(duì)難度的加權(quán)系數(shù)；

17、領(lǐng)域難度系數(shù)fdc：基于翻譯領(lǐng)域的專業(yè)性和復(fù)雜度的加權(quán)系數(shù)；

18、項(xiàng)目時(shí)間窗口tw：從項(xiàng)目開(kāi)始到截止的有效工作小時(shí)數(shù)；

19、緊急性系數(shù)uc：基于項(xiàng)目緊急程度的加權(quán)系數(shù)；

20、效率系數(shù)ec：考慮到個(gè)人工作效率的加權(quán)系數(shù)；

21、項(xiàng)目管理時(shí)間pmt：項(xiàng)目管理和協(xié)調(diào)所需的時(shí)間；

22、緩沖時(shí)間bt：預(yù)留的應(yīng)對(duì)不可預(yù)見(jiàn)事件的時(shí)間。

23、在一種優(yōu)選實(shí)施方案中，所述步驟s2中，預(yù)處理包括填補(bǔ)或刪除缺失數(shù)據(jù)、將數(shù)據(jù)縮放到統(tǒng)一范圍、檢測(cè)并處理數(shù)據(jù)中的異常值（以確保不同變量的數(shù)據(jù)范圍一致，此外還需要檢測(cè)和處理數(shù)據(jù)中的異常值，確保模型擬合的準(zhǔn)確性）。

24、在一種優(yōu)選實(shí)施方案中，所述步驟s3中使用多元線性回歸模型擬合模型公式中的各個(gè)參數(shù)，確定各變量的權(quán)重的具體方法如下：

25、步驟s3.1：將歷史數(shù)據(jù)劃分為自變量和因變量，所述自變量包括t、ldc、fdc、twh、ec、pmt、bt、uc，因變量為實(shí)際完成時(shí)間或項(xiàng)目結(jié)果；

26、步驟s3.2：利用多元線性回歸模型來(lái)估計(jì)自變量和因變量的系數(shù)，得到模型的初始形式；

27、步驟s3.3：通過(guò)統(tǒng)計(jì)顯著性檢驗(yàn)來(lái)判斷每個(gè)變量的權(quán)重是否顯著，剔除權(quán)重不顯著的變量，保留權(quán)重顯著的變量；

28、步驟s3.4：根據(jù)殘差分析來(lái)檢查模型公式的擬合效果，若模型公式的擬合效果較差，則重新執(zhí)行步驟s3.2~步驟3.3，若模型公式的擬合效果較好，則以步驟s3.3中保留的權(quán)重顯著的變量為確定的變量及其權(quán)重。

29、在一種優(yōu)選實(shí)施方案中，所述步驟s4中，模型調(diào)優(yōu)方法如下：若模型的評(píng)估指標(biāo)不符合預(yù)期，則通過(guò)交叉驗(yàn)證、特征工程或調(diào)整正則化參數(shù)來(lái)優(yōu)化模型。

30、在一種優(yōu)選實(shí)施方案中，所述步驟s5中，優(yōu)化的方法如下：通過(guò)逐步回歸方法或lasso回歸方法來(lái)簡(jiǎn)化模型公式，去除權(quán)重較小的變量。

31、在一種優(yōu)選實(shí)施方案中，所述權(quán)重較小的變量的判斷方法如下：通過(guò)比較各個(gè)變量對(duì)目標(biāo)變量的標(biāo)準(zhǔn)化回歸系數(shù)，確定哪些變量的影響較小。

32、為了實(shí)現(xiàn)上述目的，本發(fā)明還提供了一種計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)，其上存儲(chǔ)有計(jì)算機(jī)程序，所述計(jì)算機(jī)程序被處理器執(zhí)行，以實(shí)現(xiàn)如上所述的用于語(yǔ)言服務(wù)項(xiàng)目管理的基于時(shí)間和資源分配的動(dòng)態(tài)飽和度評(píng)估模型的構(gòu)建方法。

33、為了實(shí)現(xiàn)上述目的，本發(fā)明還提供了一種實(shí)現(xiàn)用于語(yǔ)言服務(wù)項(xiàng)目管理的基于時(shí)間和資源分配的動(dòng)態(tài)飽和度評(píng)估模型的構(gòu)建方法的裝置，包括：處理器和存儲(chǔ)器，所述存儲(chǔ)器用于存儲(chǔ)計(jì)算機(jī)程序；所述處理器與所述存儲(chǔ)器相連，用于執(zhí)行所述存儲(chǔ)器存儲(chǔ)的計(jì)算機(jī)程序，以使得實(shí)現(xiàn)用于語(yǔ)言服務(wù)項(xiàng)目管理的基于時(shí)間和資源分配的動(dòng)態(tài)飽和度評(píng)估模型的構(gòu)建方法的裝置執(zhí)行如上所述的用于語(yǔ)言服務(wù)項(xiàng)目管理的基于時(shí)間和資源分配的動(dòng)態(tài)飽和度評(píng)估模型的構(gòu)建方法。

34、與現(xiàn)有技術(shù)相比，本發(fā)明具備以下有益效果：

35、（1）根據(jù)本發(fā)明，具有更精確的資源分配：通過(guò)考慮多個(gè)動(dòng)態(tài)因素，如語(yǔ)言對(duì)難度和項(xiàng)目緊急性，確保更精確的資源和時(shí)間管理。

36、（2）根據(jù)本發(fā)明，具有靈活性：能夠適應(yīng)不同類型的項(xiàng)目需求，包括緊急和高難度項(xiàng)目。

37、（3）根據(jù)本發(fā)明，效率提升：通過(guò)優(yōu)化資源分配，減少項(xiàng)目延期和成本超支，從而提高整體工作效率。

38、（4）根據(jù)本發(fā)明，風(fēng)險(xiǎn)降低：引入緩沖時(shí)間和項(xiàng)目管理時(shí)間的考慮，降低不可預(yù)見(jiàn)事件對(duì)項(xiàng)目進(jìn)度的影響。

技術(shù)特征：

1.一種用于語(yǔ)言服務(wù)項(xiàng)目管理的基于時(shí)間和資源分配的動(dòng)態(tài)飽和度評(píng)估模型的構(gòu)建方法，其特征在于，包括：

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的用于語(yǔ)言服務(wù)項(xiàng)目管理的基于時(shí)間和資源分配的動(dòng)態(tài)飽和度評(píng)估模型的構(gòu)建方法，其特征在于，所述步驟s2中，預(yù)處理包括填補(bǔ)或刪除缺失數(shù)據(jù)、將數(shù)據(jù)縮放到統(tǒng)一范圍、檢測(cè)并處理數(shù)據(jù)中的異常值。

3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的用于語(yǔ)言服務(wù)項(xiàng)目管理的基于時(shí)間和資源分配的動(dòng)態(tài)飽和度評(píng)估模型的構(gòu)建方法，其特征在于，所述步驟s3中使用多元線性回歸模型擬合模型公式中的各個(gè)參數(shù)，確定各變量的權(quán)重的具體方法如下：

4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的用于語(yǔ)言服務(wù)項(xiàng)目管理的基于時(shí)間和資源分配的動(dòng)態(tài)飽和度評(píng)估模型的構(gòu)建方法，其特征在于，所述步驟s4中，模型調(diào)優(yōu)方法如下：若模型的評(píng)估指標(biāo)不符合預(yù)期，則通過(guò)交叉驗(yàn)證、特征工程或調(diào)整正則化參數(shù)來(lái)優(yōu)化模型。

5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的用于語(yǔ)言服務(wù)項(xiàng)目管理的基于時(shí)間和資源分配的動(dòng)態(tài)飽和度評(píng)估模型的構(gòu)建方法，其特征在于，所述步驟s5中，優(yōu)化的方法如下：通過(guò)逐步回歸方法或lasso回歸方法來(lái)簡(jiǎn)化模型公式，去除權(quán)重較小的變量。

6.根據(jù)權(quán)利要求5所述的用于語(yǔ)言服務(wù)項(xiàng)目管理的基于時(shí)間和資源分配的動(dòng)態(tài)飽和度評(píng)估模型的構(gòu)建方法，其特征在于，所述權(quán)重較小的變量的判斷方法如下：通過(guò)比較各個(gè)變量對(duì)目標(biāo)變量的標(biāo)準(zhǔn)化回歸系數(shù)，確定哪些變量的影響較小。

7.一種計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)，其上存儲(chǔ)有計(jì)算機(jī)程序，其特征在于，所述計(jì)算機(jī)程序被處理器執(zhí)行，以實(shí)現(xiàn)如權(quán)利要求1~6中任一項(xiàng)所述的用于語(yǔ)言服務(wù)項(xiàng)目管理的基于時(shí)間和資源分配的動(dòng)態(tài)飽和度評(píng)估模型的構(gòu)建方法。

8.一種實(shí)現(xiàn)用于語(yǔ)言服務(wù)項(xiàng)目管理的基于時(shí)間和資源分配的動(dòng)態(tài)飽和度評(píng)估模型的構(gòu)建方法的裝置，包括：處理器和存儲(chǔ)器，其特征在于，所述存儲(chǔ)器用于存儲(chǔ)計(jì)算機(jī)程序；所述處理器與所述存儲(chǔ)器相連，用于執(zhí)行所述存儲(chǔ)器存儲(chǔ)的計(jì)算機(jī)程序，以使得實(shí)現(xiàn)用于語(yǔ)言服務(wù)項(xiàng)目管理的基于時(shí)間和資源分配的動(dòng)態(tài)飽和度評(píng)估模型的構(gòu)建方法的裝置執(zhí)行如權(quán)利要求1~6中任一項(xiàng)所述的用于語(yǔ)言服務(wù)項(xiàng)目管理的基于時(shí)間和資源分配的動(dòng)態(tài)飽和度評(píng)估模型的構(gòu)建方法。

技術(shù)總結(jié)
本發(fā)明屬于機(jī)器翻譯技術(shù)領(lǐng)域，提供了一種用于語(yǔ)言服務(wù)項(xiàng)目管理的基于時(shí)間和資源分配的動(dòng)態(tài)飽和度評(píng)估模型的構(gòu)建方法、介質(zhì)、裝置。本發(fā)明包括步驟S1：采集歷史數(shù)據(jù)；步驟S2：對(duì)所述歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理；步驟S3：使用多元線性回歸模型擬合模型公式中的各個(gè)參數(shù)，確定各變量的權(quán)重；步驟S4：基于步驟S3的模型公式，使用步驟S2中預(yù)處理后的歷史數(shù)據(jù)的一部分?jǐn)?shù)據(jù)用于模型訓(xùn)練、另一部分?jǐn)?shù)據(jù)用于測(cè)試，評(píng)估模型的預(yù)測(cè)性能，根據(jù)評(píng)估結(jié)果進(jìn)行模型調(diào)優(yōu)；步驟S5：根據(jù)模型訓(xùn)練結(jié)果，優(yōu)化模型公式，去除權(quán)重較小的變量，得到最終的模型公式。本發(fā)明具有更精確的資源分配：通過(guò)考慮多個(gè)動(dòng)態(tài)因素，如語(yǔ)言對(duì)難度和項(xiàng)目緊急性，確保更精確的資源和時(shí)間管理。

技術(shù)研發(fā)人員：劉家忠,朱憲超,霍展羽,李晶
受保護(hù)的技術(shù)使用者：四川語(yǔ)言橋信息技術(shù)有限公司
技術(shù)研發(fā)日：
技術(shù)公布日：2025/4/28