检索结果-南通市图书馆

IJLAI Transactions on Science and Engineering 2024年第3期2卷 1-8页

作者： Shu Ma College of International Business Shenyang Normal University No.253 Huanghe North StreetShenyang 110034China

The traditional Chinese-English translation model tends to translate some source words repeatedly,while mistakenly ignoring some ***,we propose a novel English-Chinese neural machine translation based on self-organizing mapping neural network and deep feature *** this model,word vector,two-way LSTM,2D neural network and other deep learning models are used to extract the semantic matching features of question-answer ***-organizing mapping(SOM)is used to classify and identify the sentence *** attention mechanism-based neural machine translation model is taken as the baseline *** experimental results show that this framework significantly improves the adequacy of English-Chinese machine translation and achieves better results than the traditional attention mechanism-based English-Chinese machine translation model.

关键词： Chinese-English translation model self-organizing mapping neural network Deep feature matching Deep learning

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