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
机构地区:[1]江汉大学,湖北武汉430056
出 处:《电脑知识与技术》2022年第28期11-13,16,共4页Computer Knowledge and Technology
摘 要:神经网络的机器翻译(NMT)技术逐步成为主流,但技术层面仍然存在词语对齐、序列分布、后缀预测、时间响应等关键性问题,导致目前的机器翻译应用仍不能很好地满足严谨缜密的翻译需求。结合神经网络机器翻译引擎(NMT)和统计机器翻译引擎(SMT)的优点,提出机器翻译的整体架构设计;从学生、教师和外语类院校三个维度阐述其发挥作用及效益,通过神经网络模型训练及优化效果,提出交互式机器翻译预测中使用的神经网络翻译模型,给出神经网络机器翻译中的解码方式和交互翻译预测方法,达到预测的速度要求。
关 键 词:机器翻译 人工智能 神经网络 教学效益 预测序列 人机共译
分 类 号:TP183[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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