【摘 要】
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传统机器翻译方法采用管道式逐次操作对原始语料实施词性标识以及句法分析,获取英语语言的句法结构,使得翻译任务间存在的错误迭代传递、结构化实例准确性降低,导致英语语言
【基金项目】
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国家自然科学基金青年科学基金项目(31300853)~~
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传统机器翻译方法采用管道式逐次操作对原始语料实施词性标识以及句法分析,获取英语语言的句法结构,使得翻译任务间存在的错误迭代传递、结构化实例准确性降低,导致英语语言文学翻译准确性降低。因此,对英语语言文学中的机器翻译准确性方法进行校对研究。设计基于知网的词汇语义相似度以及对数线性模型,采用汉英依存树到串的方式保存对应的双语语料,对源语言端实施依存结构化处理,确保汉英双语的对应关系,通过知网运算输入需要翻译句子(依存树结构)同实例库内源语言(依存树结构)中词汇的语义相似度。描述了机器翻译中相似实例检索模块以及译文生成模块的实现过程,通过面向数据的翻译模型进一步校对英语语言的准确翻译。实验结果表明,所提方法可得到准确率高的译文,具有较高的准确性和稳定性。
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