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阿卜杜勒·阿齐兹·阿拉里菲;阿伊德·阿尔瓦丹

一种用于自然语言处理的优化认知辅助机器翻译方法。 （英文） Zbl 1459.68215号

计算 102，第3期，605-622（2020年）.
摘要：目前，计算机辅助机器翻译（MT）过程在用于将特定语言翻译为另一种语言（如英语到西班牙语、拉丁语到法语）的自然语言处理中发挥着重要作用。在翻译过程中，尤其是短语合成过程中，机器翻译系统可能会出现一些问题，包括无法生成高质量的翻译、时间消耗增加、语言精度和复杂性降低。本研究引入了一种优化的认知辅助统计机器翻译过程，旨在减少这些困难。该过程将监督机器学习技术（OCSMT-SMT）用于自然语言处理，旨在以比其他支持向量机、线性回归、决策树、朴素贝叶斯和K-最近邻机器翻译技术更高的精度翻译短语。这里介绍的方法使用语义操作来检查收集到的在网络中处理的消息，并将获得的结果存储在内存中，以获得准确的翻译，这有助于使用MT学习短语语义。OCSMT-SMT方法可以实现更智能、更快的短语翻译决策，这大大减少了翻译时间。该方法的有效性通过对英语短语数据集的双语评估待定（BLEU）和Better evaluation as Ranking（BEER）度量进行评估。这确保了执行MT过程时的高精度。

MSC公司：

68T50型 自然语言处理
68T05型 人工智能中的学习和自适应系统

关键词：

计算机辅助机器翻译;认知辅助统计机器翻译;BLEU公司;啤酒;认知机器学习

软件：

差异Sharp
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{A.Alarifi}和\textit{A.Alwadain}，《计算》102，第3期，605--622（2020；Zbl 1459.68215）
全文： 内政部

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