典型文献
基于最大熵模型的机器翻译错误自动检测研究
文献摘要：
机器翻译出来的译文质量一直不高,对于较长,较为复杂的句式,翻译很容易出现错误,影响了读者对原文的理解.针对上述问题,为提高机器翻译质量,研究一种基于最大熵模型的机器翻译错误自动检测方法.该方法预处理机器翻译译文,包括基于词典的切分、基于CNN模型的词性标注两种预处理;基于预处理好的机器翻译译文,利用遗传算法提取特征,包括词后验概率特征、语言学特征、条件随机场特征三种;以提取的特征为输入,利用最大熵模型实现机器翻译错误识别.结果表明:三种机器翻译软件翻译出来的译文,所研究检测方法应用下,F-measure值均大于0.8,说明所研究检测方法的准确性更高,可以有效发现机器翻译中的错误.
文献关键词：
最大熵模型;机器翻译;特征提取;预处理;错误检测
中图分类号：
作者姓名：
尹天涯
作者机构：
西安思源学院,西安710038
文献出处：
引用格式：
[1]尹天涯-.基于最大熵模型的机器翻译错误自动检测研究)[J].自动化与仪器仪表,2022(07):35-39
A类：
B类：
最大熵模型,机器翻译,翻译错误,自动检测,翻译出,译文质量,句式,原文,翻译质量,处理机,词典,切分,词性标注,提取特征,后验概率,概率特征,语言学特征,条件随机场,模型实现,误识,翻译软件,measure,错误检测
AB值：
0.296361
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