TY -的A2蔡Sang-Bing AU - Li Zhimin PY - 2021 DA - 2021/11/19 TI -基于模糊算法的人工智能机器翻译SP - 1827627六世- 2021 AB -为了更深入研究机器翻译,这是特别重要的研究人工智能和模糊算法将一个陌生的语言转化为一个成熟的语言。神经网络翻译模型近年来开发并取得了丰富的研究成果。针对目前缺乏神经机器翻译的准确性(NMT),这可能会导致歧义,本文以英语机器翻译为例,提出了一种基于模糊理论的人工智能机器翻译的优化模型。NMT翻译模型的基础上,首先英语机器翻译的语义分类,构建语义选择模型,然后使用层次分析法确定的语义顺序英语机器翻译,并进行相应的容错操作容易出错错误,体重的语义,并引入模糊理论安排的英语语义英语机器翻译。最后,通过特定的应用程序模型的性能分析实验。结果表明,机器翻译的准确性选择置换模型提高了近4.5%,可以达到90%以上与其它模型相比,和及时性比其他模型,提高了近15%,具有明显的优势。SN - 1574 - 017 - 2021/1827627 / 10.1155 x你——https://doi.org/10.1155/2021/1827627——摩根富林明-移动信息系统PB - Hindawi KW - ER