A Study of Knowledge Transfer in English Translation Teaching Based on Deep Learning
Notice bibliographique
Résumé
This study firstly introduces the working principle of deep learning-based neural machine translation model (NMT) and its recurrent neural network translation backbone network, which enhances the semantic characterization capability through Glove word embedding layer.A tree-to-sequence based attention mechanism is innovatively introduced at the encoder side, and a tree-based encoder is appended to the traditional sequence encoder to construct syntax-aware context vectors.On the decoder side, the syntactic tree structure information is integrated into the sequence-to-sequence model (seq2seq), and this model is used to explore the knowledge transfer effect of the English translation teaching process.The results show that the accuracy rates of the neural machine English translation models incorporating syntactic information proposed in this paper are all above 90%.The experiment on the effect of English translation teaching shows that the mean values of students' scores on the post-test of long sentence translation and composition translation in the reading section of the experimental class increased by 11.022 and 12.5388 points respectively compared with those of the control class, with significant differences between the scores of the two groups of students (p<0.05), and the same significant differences are presented between the scores on the pre-test and post-test of the students' scores on the long sentence translation and composition translation in the experimental class.It can be seen that the application of the model can effectively promote knowledge transfer and help students better understand and utilize translation skills.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».