基于CNN的Google英译中时态准确性评价研究

• 作者: 周霞 杨艳
• 来源期刊: 现代电子技术
• 关键词: 机器翻译 时态准确性评价 时态分类 时态评价方法 翻译工具 CNN模型
• 年，卷（期）: 2019,（17）
• 所属期刊栏目: 测控与自动化技术
• 页码范围: 168-171,176
• 页数: 5页
• 分类号: TN911-34|TP391
• 语种: 中文
• DOI: 10.16652/j.issn.1004-373x.2019.17.036

摘要

以英译中的时态准确性为研究对象,选取2018年《Science》和《Nature》杂志中的50篇英文文章为数据源,首先通过自然语言处理工具包(NLTK)提取英文原文中的动词,对动词的时态进行判断;然后利用Google翻译工具Word2vec将翻译后的文本向量化作为模型输入到CNN模型中进行时态分类;最后通过与原文时态分析对比,判断译文时态的准确性.结果表明,该评价方法能对Google英译中的时态进行分类统计,并得出Google在时态翻译上的特点,为机器翻译时态准确性研究提供研究参考.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	杨艳		6	1	1.0	1.0
2	周霞		10	5	2.0	2.0