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摘要
针对传统英语翻译机器人在线校准系统的翻译质量差、译文质量估计不准确的问题，提出基于BiLSTM算法，构建CUNQE译文质量估计模型；之后在CUNQE模型的基础上进行英语翻译机器人在线校准系统整体结构设计。实验结果表明，在传统译文质量估计方法中加入语境词向量后，译文质量估计的准确性有效提升。相较于UNQE方法，CUNQE方法译文质量和相关性明显增强。且在汉英翻译和英汉翻译中，本方法的皮尔森相关系数均比传统UNQE模型高出了1.6%和2.4%。由此可知，提出的CUNQE方法能够进一步提升译文估计质量，具备一定的有效性。
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