基于深度神经网络学习的机器翻译
作者：韦韬路牌标志图片解读
来源：《工业技术创新》2018年第03期
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摘要：提出一种基于深度神经网络学习的机器翻译方法。通过翻译过程模式的分析，发现句法结构和语义是翻译过程的核心，模糊限制语、前瞻性表述和语气等指标是识别准确度的改进方向。开发包含语言分析模块、领域知识库和审校功能的智能语言分析系统（DEMO），进而通过实验设计考察翻译时间和BLEU得分等指标。初级译员使用工具后，
翻译时间减少了34.0%，BLEU得分提高了7.59;高級译员使用工具后，翻译时间减少了11.3%，BLEU得分提高了1.67。对实验结果进行分析，表明该方法的本质是对翻译技能进行补足，因此对于翻译技能不够优秀的初级译员，作用反而更大。基于深度神经网络学习的机器翻译方法能够显著提升翻译质量和效率，是我国跨语言信息检索技术的一大创新，具有广泛的社会价值和产业应用价值。
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关键词：大数据;自然语言处理;深度神经网络;前瞻性表述;机器翻译;语义
中图分类号：[G355];H085.3
文献标识码：A
文章编号：2095-8412 （2018） 03-042-06
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当下，语言服务市场需求迅速扩大。伴随着我国经济水平的快速提升，我国语言服务业也呈现出持续快速发展的态势，传统依靠人工翻译的模式已经不符合时代的要求，机器翻译的引入成为一种必然趋势[1-9]。
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过年高速免费 但是，机器翻译结果并不总是非常理想。此时，如何为用户提供一种更智能的方法，以帮助用户进行思考和语言分析、减少用户翻译时的认知努力，从而提高翻译效率，是亟待讨论的话题。本文为此构建两个重要的任务：一是研究用户在翻译过程中的思考方式，并对此建模;二是在翻译过程中提供技术支撑和帮助，减少用户的认知努力，从而提高翻译效率。
1 研究综述
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