基于时间序列的人工智能在线翻译网络分析

• 作者: 冯吉芳 田德红 孙海信
• 来源期刊: 数据采集与处理
• 关键词: 在线翻译 复杂网络 符号化 时间序列 人工智能
• 年，卷（期）: 2021,（2）
• 页码范围: 296-303
• 页数: 8页
• 分类号: TPP393|TP301.5
• 语种: 中文
• DOI: 10.16337/j.1004-9037.2021.02.011

摘要

从复杂网络角度出发,基于时间序列数据构建了人工智能在线翻译搜索指数的网络模型,并根据我国实际数据分析其网络结构特征.研究结果表明:在线翻译搜索指数虽然呈现出显著的波动特征,但大部分时间仍以小波动为主;在线翻译网络的最短路径长度分布近似呈偏态分布,网络中从一个符号到另一个符号的转换平均需要3个中间符号;波动性较小的符号具有较大的聚类系数;在线翻译整体呈下降趋势,经历了从早期不成熟到逐渐成熟的过程.