【摘 要】
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针对传统英文机器翻译过于依赖专家总结,而对弱化规则下英文翻译误差大的缺点,提出一种基于弱化语法规则的英文机器翻译优化算法。该算法对英文的语法规则进行分析,再对语义
【机 构】
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广西科技大学外国语学院,右江民族医学院外语系
【基金项目】
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广西高校中青年教师基础能力提升项目（2017KY0505,KY2016YB240）,2014年新世纪广西高等教育教学改革工程项目（2014GJA196）,2014年度广西高校科研重点项目（ZD2014104）
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针对传统英文机器翻译过于依赖专家总结,而对弱化规则下英文翻译误差大的缺点,提出一种基于弱化语法规则的英文机器翻译优化算法。该算法对英文的语法规则进行分析,再对语义进行高斯边缘化获取其矩形窗函数,得到窗口特征向量,投影语义信息熵数据,并将语义关联因素加入到文本的信息熵与信息增益中去,从而得到语义非线性谱特征。最终实现特征识别,解决了传统英文机器翻译误差大的问题。最后对提出的算法进行仿真验证,结果表明使用该算法可以得到较好的英文翻译效果,从而证明了该算法的发展空间较好。
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