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摘要
针对传统机器辅助翻译模型存在语句翻译准确率低、翻译耗时较长、KSMR值较高的问题,提出并设计了一种基于双语E-Chunk的机器辅助翻译模型。利用语义平滑技术,解决数据系数现象,通过最大似然估计算法对基于E-Chunk模块的计算机辅助翻译模型进行优化;计算预处理后语料的概率匹配代价,找出一条最优的语义识别路径;结合平滑技术和匹配概率计算,设计双语E-Chunk的机器辅助翻译模型,根据辅助翻译模型得到双语翻译流程,实现对译文资料的准确翻译处理。仿真结果表明,该翻译模型的准确率高达99.45%,比传统模型的准确率高出3%和2.55%,上述翻译模型具有较高的翻译准确率,且耗时较短,KSMR值较低,相对于传统模型有明显优势。
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