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摘要:
随着机器学习技术的发展,目前翻译行业也逐渐引入该技术用来提升翻译效果.文章以实现在线学习为目标,为了学习人员能够在不断纠正过程中进行学习,设计了一套端到端平台,该平台将机器翻译服务器集成到专业翻译人员最常用的用户界面中,实现在机器不断从人的选择中学习并根据特定领域或用户风格调整模型的同时,节省学习人员后期的编辑工作,提升了在线翻译过程中的辅助效果.
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融合BabelNet的多语言智能信息检索模型
BabelNet知识资源库
多语言信息检索
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文献信息
篇名 基于融合多语言交互的在线翻译辅助系统
来源期刊 微型电脑应用 学科 工学
关键词 机器学习 翻译行业 端到端平台 翻译模型
年,卷(期) 2020,(11) 所属期刊栏目 基金项目
研究方向 页码范围 80-81,85
页数 3页 分类号 TP393
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 胡晓榕 31 19 2.0 3.0
传播情况
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研究主题发展历程
节点文献
机器学习
翻译行业
端到端平台
翻译模型
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
微型电脑应用
月刊
1007-757X
31-1634/TP
16开
上海市华山路1954号上海交通大学铸锻楼314室
4-506
1984
chi
出版文献量(篇)
6963
总下载数(次)
20
总被引数(次)
28091
论文1v1指导