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Predicting Correctness of 'Google Translate'

机译：预测“ Google翻译”的正确性

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This paper presents a new modeless approach for Machine Learning predictions, called Radius of Neighbors (RN). We applied RN to predict the correctness of Google translator and found it to be an improvement over K-Nearest Neighbors (KNN) in terms of prediction accuracy. Both methods are applicable to situations when a mathematical prediction model does not exist or is unknown. With RN, we will be able to create new applications that rely on the users' awareness of translation accuracy, e.g. an online instant messager, which allows users to chat in various natural languages.
机译：本文提出了一种新的用于机器学习预测的无模式方法，称为邻居半径（RN）。我们应用RN来预测Google翻译器的正确性，发现它在预测准确度方面比K最近邻（KNN）有所改进。两种方法都适用于数学预测模型不存在或未知的情况。借助RN，我们将能够创建依赖于用户对翻译准确性的认知的新应用程序，例如在线即时消息程序，允许用户以各种自然语言进行聊天。

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