基于深度学习的外语翻译机器人自动问答检索研究

牛立保; 王振辉

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基于深度学习的外语翻译机器人自动问答检索研究

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针对传统日语翻译机器人自动问答检索极易出现语义丢失现象,导致生成答复和检索准确率低的问题,设计一个基于生成式和检索式相结合的外语翻译机器人自动问答检索系统。基于BiLSTM网络中的Seq2Seq模型,通过加入注意力机制、Beam Search算法和TF-IDF算法,分别构建生成式和检索式回复模型;最后将两个模型相结合实现外语翻译机器人自动问答检索。实验结果表明,相较于单向LSTM网络,双向BiLSTM可实现日语语句的双向预测,可有效避免部分语义丢失。且构建的检索式回复模型的回复正确率均保持在90%以上,最高可达95%,生成式模型回复模型在60次测试中,相关回复率最高为96.67%。由此可知,设计的系统可提升外语翻译机器人生成答复和检索准确率,可实现准确的自动问答检索,具备一定的有效性。

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来源
《自动化与仪器仪表》 |2022年第9期|186-191|共6页
作者
牛立保; 王振辉;
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作者单位

西安翻译学院;

西安710105;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类各种专用数据库;
关键词
外语翻译机器人; 自动问答检索; BiLSTM; Seq2Seq模型; TF-IDF算法;

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