基于CNN的Google英译中时态准确性评价研究

摘要：

以英译中的时态准确性为研究对象,选取2018年《Science》和《Nature》杂志中的50篇英文文章为数据源,首先通过自然语言处理工具包(NLTK)提取英文原文中的动词,对动词的时态进行判断;然后利用Google翻译工具Word2vec将翻译后的文本向量化作为模型输入到CNN模型中进行时态分类;最后通过与原文时态分析对比,判断译文时态的准确性.结果表明,该评价方法能对Google英译中的时态进行分类统计,并得出Google在时态翻译上的特点,为机器翻译时态准确性研究提供研究参考.

关键词：机器翻译、时态准确性评价、时态分类、时态评价方法、翻译工具、CNN模型

所属期刊栏目：42

分类号：TN911-34;TP391

资助基金：湖北省教育厅科学技术研究项目B2017410;湖北工程学院教学研究重点项目2018A01

在线出版日期：2019-09-18（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：168-171,176