作者:
原文服务方: 现代电子技术       
摘要:
为了提高机器单词翻译的准确性,需要进行关键语义筛选和特征提取,故提出一种基于主题词表自然语义信息抽取的海量数据机器单词中关键语义筛选方法.首先构建海量数据机器单词的文本语义主题词概念决策树模型,采用语义信息转换方式计算机器单词中关键语义的利用规则、聚类中心等信息参量;然后采用主题词表自然语义信息抽取方法进行语义评估和翻译可靠性测试,实现关键语义自动筛选控制;最后进行仿真测试.结果表明,采用该方法进行机器单词中关键语义筛选,提高了文本机器翻译的自适应配准能力,翻译的准确性得到有效提高.
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文献信息
篇名 海量数据机器单词中关键语义筛选方法研究
来源期刊 现代电子技术 学科
关键词 海量数据 机器翻译 单词 语义筛选
年,卷(期) 2017,(6) 所属期刊栏目 科学计算与信息处理
研究方向 页码范围 18-20,24
页数 4页 分类号 TN911-34|TP391.1
字数 语种 中文
DOI 10.16652/j.issn.1004-373x.2017.06.005
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研究主题发展历程
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海量数据
机器翻译
单词
语义筛选
研究起点
研究来源
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引文网络交叉学科
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期刊影响力
现代电子技术
半月刊
1004-373X
61-1224/TN
大16开
1977-01-01
chi
出版文献量(篇)
23937
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