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摘要
智能翻译机器人翻译质量水平受到译本语义模糊度因素影响，导致翻译质量稳定性不好，提出基于神经网络的智能翻译机器人翻译质量评估方法。构建智能翻译机器人翻译的语义特征检测模型，采用语义匹配和概念子集特征分解的方法，实现对智能翻译机器人翻译质量的量化特征分析，通过本体结构映射和寻优控制算法，重构机器人翻译文本的本体结构参数，采用语义信息集成和本体重构及的方法，建立机器人智能翻译的上下文映射和特征寻优模型，通过人工神经网络训练实现对翻译质量评估样本集的回归分析和可靠性预测，采用线性拟合方法实现对智能翻译机器人翻译质量的量化评估。仿真测试结果表明，采用该方法智能翻译机器人翻译质量评估的精度较高，花费时间较少，最低为2.7 s,提高了机器人翻译质量的动态评估能力。
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