【摘 要】
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为提升译文质量，避免翻译歧义，准确呈现源语言内容，以深度学习理念为支撑，面向主流语种构建一种翻译误差校正方法。根据当前词的前几个词，结合多维词向量与各层间的连接权矩阵，建立基于深度卷积神经网络的编码器模型与解码器模型，在解码器模型里添加注意力机制，得到翻译误差校正模型；利用设计的递归神经网络模型生成词向量，依据概率矩阵，采用词对齐模型分割各英语长句为多个短句，按照由目标函数方程得出的最佳调整方案，
【基金项目】
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2020年校级学位与研究生教育综合改革研究与实践（20yjzg11）；
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为提升译文质量，避免翻译歧义，准确呈现源语言内容，以深度学习理念为支撑，面向主流语种构建一种翻译误差校正方法。根据当前词的前几个词，结合多维词向量与各层间的连接权矩阵，建立基于深度卷积神经网络的编码器模型与解码器模型，在解码器模型里添加注意力机制，得到翻译误差校正模型；利用设计的递归神经网络模型生成词向量，依据概率矩阵，采用词对齐模型分割各英语长句为多个短句，按照由目标函数方程得出的最佳调整方案，线性调整译文语序，实现翻译误差校正。经实验验证，所提方法校正效果优势显著，具有较好的有效性。
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