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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。
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