自动化迅速发展背景下基于深度学习的翻译系统研究

张焕梅

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自动化迅速发展背景下基于深度学习的翻译系统研究

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通过基于深度学习的机器翻译模型,能够实现中英语言的自动化翻译。但当前的机器翻译模型大多存在梯度回流受阻、翻译精度不够理想等缺陷,为此,研究结合卷积神经网络和循环神经网络,构建了CRNN机器翻译模型。实验结果证明,该模型的句子翻译准确率达到99.52%,单词翻译准确率达到99.84%,均显著高于现有的机器翻译模型。上述结果表明,研究提出的机器翻译模型能够有效提高翻译精度,从而提升各国人们间的交流效率,同时也为语言翻译工作提供了新的思路和途径。

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来源
《自动化与仪器仪表》 |2023年第9期|197-200|共4页
作者
张焕梅;
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作者单位

榆林学院;

陕西榆林719000;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类自动控制、自动控制系统;
关键词
自动化; 深度学习; 机器翻译; 词向量; 卷积神经网络;

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