【摘 要】
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为了提高小说作品机器翻译的准确性和效率,提出一种基于端到端的RNN神经网络框架,使用汉译英机器模型,研究乡土小说的翻译方法。通过分析RNN-NMT基础模型、WordNet语义相似度
【机 构】
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商洛学院人文学院,商洛学院电子信息与电气工程学院,西南大学外国语学院
【基金项目】
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商洛学院服务地方项目(18SKY-FWDF009),国家社会科学基金重大项目(15ZDB099)
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为了提高小说作品机器翻译的准确性和效率,提出一种基于端到端的RNN神经网络框架,使用汉译英机器模型,研究乡土小说的翻译方法。通过分析RNN-NMT基础模型、WordNet语义相似度模型、GRU-LM单向门控相似度模型和BiGRU-LM双向门控相似度模型的翻译原理及优缺点,创建融合注意力机制的新模型BiGRU-LM-Attention,开展翻译测试和质量性能评价。实验表明,新模型的BLEU评价值高于其他模型;同时经过实例翻译的质量评估比较,新模型的正确率优于4种在线翻译工具,在语义识别、方言、专用名词、俚语
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