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基于机器译文错误分类标准,本文选取一般性文本、旅游文本、科技文本为测试语料,将谷歌、有道神经翻译系统与人工翻译进行汉英翻译对比研究,分析译文在词汇、句法、语篇三个层面的差异。依据机器翻译的METEOR评价指标,人工纠错为训练神经机器翻译提供语料,有助优化其翻译技术,提高机器翻译的准确性。
谷歌、有道神经机器翻译系统汉英翻译测评
【摘 要】
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基于机器译文错误分类标准,本文选取一般性文本、旅游文本、科技文本为测试语料,将谷歌、有道神经翻译系统与人工翻译进行汉英翻译对比研究,分析译文在词汇、句法、语篇三个
【机 构】
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南京工程学院外国语学院
【出 处】
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山西能源学院学报
【发表日期】
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2018年5期
【基金项目】
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南京工程学院青年基金一般项目“Google工具在科技文献翻译中的应用”(项目编号:QKJB201318)阶段性研究成果
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