【摘 要】
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传统机器翻译智能重排序系统无法利用解码过程中的全局信息,翻译过程没有明显的倾向性使得结果较差.因此,设计一种基于深度神经网络的机器翻译智能重排序系统.系统设计中,硬
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传统机器翻译智能重排序系统无法利用解码过程中的全局信息,翻译过程没有明显的倾向性使得结果较差.因此,设计一种基于深度神经网络的机器翻译智能重排序系统.系统设计中,硬件部分沿用传统系统中的硬件,主要对软件部分进行设计.首先建立基于深度神经网络的多模型融合框架,加入深度神经网络能直接衡量生成的译文与源语句子之间的相似度,选一个最高相似度的译文完成融合,使用卷积神经网络完成抽取特征和配对排序,最后对模型进行训练,完成系统的设计.系统性能测试结果中显示,设计系统与传统系统翻译结果相比,使用的全局特征值更多,因此,倾向性更加明显,BLUE值的平均值提高了0.86,证明设计的系统性能更高.
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