检索规则说明:AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
作 者:尹金芳 YIN Jin-fang(Department of Basic Education,Anhui Public Security Vocational College,Hefei 230088,China)
机构地区:[1]安徽公安职业学院基础教育部,安徽合肥230088
出 处:《南昌师范学院学报》2019年第6期58-61,共4页Journal of Nanchang Normal University
基 金:2017年安徽省高等学校自然科学研究重点项目“基于神经网络电信网络诈骗犯罪模型研究”,编号:KJ2018A0912。
摘 要:随着人工智能在自然语言处理技术上的不断进步,基于“深度学习技术”的机器翻译从传统的机器翻译方法向神经网络机器翻译方法全面转变。全球科技巨头相继推出了基于神经网络算法的神经机器翻译系统,相对于统计机器翻译语言,神经机器翻译译文更加流畅准确,优化了翻译服务。本文结合科技文献翻译实例,分析了谷歌翻译与人工翻译的差距,机器翻译还是不能实现完美翻译。With the continuous progress of artificial intelligence in natural language processing technology,machine translation based on“deep learning technology”has been transformed from traditional machine translation method to neural network machine translation method.Global technology giants have successively launched neural machine translation systems based on neural network algorithms.Compared with statistical machine translation languages,the translation is smoother and more accurate,and the translation service is optimized.This paper analyzes the gap between Google translation and human translation by combining scientific and technological literature translation examples.
分 类 号:H085[语言文字—语言学] TP391.2[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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