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基于数据挖掘的自动化翻译系统优化设计研究与应用
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作者 尚春磊 李颖俊 张璐 《自动化与仪器仪表》 2023年第8期273-276,共4页
在全球化和数字化加深的背景下,自动化翻译系统将成为跨语言交流关键。为了克服神经机器翻译精度难以达到需求的问题,研究将在翻译模型本身加入注意力机制以提升精度;同时还对语言本身进行处理基于数据挖掘的处理,以满足各领域的文本信... 在全球化和数字化加深的背景下,自动化翻译系统将成为跨语言交流关键。为了克服神经机器翻译精度难以达到需求的问题,研究将在翻译模型本身加入注意力机制以提升精度;同时还对语言本身进行处理基于数据挖掘的处理,以满足各领域的文本信息和句子向量提取结果。结果表明句长处理的聚类神经机器翻译系统性能有较大提升,与标准模型相比BLEU值提升了1.24;单向翻译、双向翻译和多语言翻译情景下性能最优聚类簇头数均为3;尽管与中文蒙语对译相比,中英对译效果更好,但两种语言对译效果均能满足需求,进一步证明了该翻译系统的稳定性。 展开更多
关键词 数据挖掘 翻译系统 自动化 系统设计 文本信息
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