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摘要:
本文基于相似度模型,对传统英语机器翻译存在的问题进行了研究.论文在分析语义相似度概念的基础之上提出了语义合成算法,并采用神经网络不断地训练得到最佳的语义向量权重系数,同时在原有英语机器翻译模型的基础之上将英语翻译的评价结果反馈给语言学专家,不断地更新语料库,对原有的语料库及时更新和丰富.通过英语翻译试验,将改进的英语机器翻译模型和层次短语翻译模型、单词分布语义信息模型进行对比.试验结果表明改进的英语机器翻译模型对英语翻译的准确度更高,翻译性能得到明显改善.本论文的研究对提升英语翻译准确度具有一定的参考价值.
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文献信息
篇名 基于相似度模型的英语机器翻译研究
来源期刊 现代科学仪器 学科 工学
关键词 机器翻译 语义相识度 语义合成算法
年,卷(期) 2020,(6) 所属期刊栏目 技术创新与应用
研究方向 页码范围 159-162
页数 4页 分类号 TP391.2
字数 语种 中文
DOI
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 巫奕君 6 4 1.0 2.0
2 秦永红 2 2 1.0 1.0
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研究主题发展历程
节点文献
机器翻译
语义相识度
语义合成算法
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
现代科学仪器
双月刊
1003-8892
11-2837/TH
大16开
北京海淀区西三环北路27号理化实验楼512室
1984
chi
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