有道英语翻译器

作者：韩娜

作者机构：南京工程学院外国语学院,江苏南京211167

出版物刊名：山西能源学院学报

页码：123-124页

年卷期：2018年第5期

主题词：METEOR;神经机器翻译;谷歌;有道;人工翻译

摘要：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。