基于多特征融合的机器英语翻译错误自动识别研究

程晓娇

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基于多特征融合的机器英语翻译错误自动识别研究

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当前机器英语翻译错误自动识别方法的语义分析能力较差,导致识别结果精准度较低,因此设计基于多特征融合的机器英语翻译错误自动识别方法.使用softmax函数与tan函数提取机器英语翻译信息特征.采用皮尔逊系数以及多特征融合技术,预判机器英语翻译结果正确性.根据错误翻译结果有向图,构建机器英语翻译错误自动识别算法,以此自动识别翻译错误.实验结果表明,此方法可有效提升识别结果精准度,实际应用效果更好.

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来源
《鸡西大学学报》 |2021年第10期|66-71|共6页
作者
程晓娇;
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作者单位

大连财经学院国际教育学院辽宁大连 116622;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类翻译机;
关键词
机器翻译; 多特征融合; 英语翻译; 错误识别; 机器学习; 支持向量机;

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