【摘 要】
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英文机器翻译是一种对自然语言的处理机制，但大多数的英文机器翻译获取语法规则时．过于依赖于语言专家人工总结，对一些弱化规则下的英文机器理解过程存在较大误差，存在语义特征提
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英文机器翻译是一种对自然语言的处理机制，但大多数的英文机器翻译获取语法规则时．过于依赖于语言专家人工总结，对一些弱化规则下的英文机器理解过程存在较大误差，存在语义特征提取误差大的弊端。为此提出一种弱化语法规则下英文机器翻译的优化方法。上述方法先分析英文的语法规则，再获取语义高斯边缘化矩形窗函数，将大量英文语义的信息熵数据进行投影，在文本信息熵与信息增益中，加入词语的语义关联因素，得到自适应匹配语义的非线性谱特征，实现对语义信息的特征识别，以此弥补了传统方法提取出的语义特征误差大的弊端。仿真证明，所提方法达
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