TY -的A2 -艾哈迈德,赛义德·哈桑盟——曹Qianyu AU -,韩梅PY - 2021 DA - 2021/07/02 TI -英语机器翻译的混沌神经网络模型基于大数据分析SP - 3274326六世- 2021 AB -在这篇文章中,大数据分析的混沌神经网络模型用于英语翻译进行深入的分析和研究。首先,指导下的文本类型理论的翻译策略,翻译机器翻译系统生成的编辑翻译后,然后邀请专业人士专门从事电脑和翻译确认翻译。之后,生成的错误翻译机器翻译系统分类是基于双量子Filter-Muttahida Quami运动(DQF-MQM)错误类型分类框架。由于源文本的特征作为一个有益的学术文本、长难句、被动语态、术语翻译是机器翻译错误的主要原因。针对源文本和固定的严格的逻辑语言的步骤,本研究提出了相应的译后编辑策略为每个类型的错误。建议译者应保持源文本的逻辑将隐式连接转化为显式连接,保持学术的源文本的准确性通过添加主题和调整词序来处理被动语态和处理semitechnical条款在事后编辑通过适当选择单词的含义。机器翻译在计算机科学和技术的错误文本摘要系统地分类,和相应的译后编辑策略提出了译者在这一领域提供参考建议,以提高机器翻译的质量。SN - 1687 - 5265 UR - https://doi.org/10.1155/2021/3274326 - 10.1155 / 2021/3274326摩根富林明计算智力和神经科学PB - Hindawi KW - ER