通过基于深度学习的机器翻译模型，能够实现中英语言的自动化翻译。但当前的机器翻译模型大多存在梯度回流受阻、翻译精度不够理想等缺陷，为此，研究结合卷积神经网络和循环神经网络，构建了CRNN机器翻译模型。实验结果证明，该模型的句子翻译准确率达到99.52%,单词翻译准确率达到99.84%,均显著高于现有的机器翻译模型。上述结果表明，研究提出的机器翻译模型能够有效提高翻译精度，从而提升各国人们间的交流效率，同时也为语言翻译工作提供了新的思路和途径。
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