分析深度学习算法和模糊逻辑方法对远程英语翻译的影响
1Shanghai Normal University Tianhua College, Shanghai, 201815, China. xiuying_han@outlook.com.
Scientific reports
|June 24, 2024
概括
本研究介绍了一种依赖于融合的精准翻译方法 (FPTA),用于远程翻译. 它使用深度学习和模糊逻辑来提高翻译的准确性和可理解性,减少语言理解中的错误.
科学领域:
- 自然语言处理自然语言处理.
- 机器翻译 机器翻译
- 人工智能的人工智能
背景情况:
- 按需远程翻译服务往往难以达到词语使用的准确性和准确性.
- 验证翻译的句子的确切含义和可理解性是一个重大的挑战.
研究的目的:
- 为了解决远程翻译支持中的精度验证问题.
- 为了提高按需翻译的句子的准确性和易懂性.
主要方法:
- 开发了依赖于融合的精准翻译方法 (FPTA),集成深度学习和模糊的决策算法.
- 采用双重重复层深度学习模型来对单词放置,可理解性和含义验证.
- 使用模糊决策算法进行调整的反复训练,以选择最佳解决方案并防止错误.
主要成果:
- 根据FPTA的方法,翻译错误减少了12.49%.
- 这种方法使翻译句子的可理解性提高了11.57%.
- 在不同语言中实现了更好的词汇适应性.
结论:
- 这种依赖于融合的精准翻译方法有效地提高了远程英语翻译的精度和可理解性.
- 深度学习和模糊决策算法的集成为复杂的语言理解任务提供了强大的解决方案.
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