Research on Computational Methods for Optimizing the Teaching Content of Translation Based on Semantic Association Network Models
Notice bibliographique
Résumé
Existing translation teaching content has certain deficiencies, this paper discusses the computational methods to optimize the translation teaching content by combining the semantic association network model.A domain translation model with joint semantic information is proposed, which constructs a bilingual mapping relation of domain-specific word vectors to obtain the semantic k-nearest neighbors of words in a specific domain,so as to estimate the domain intertranslation degree of words and improve the adaptive ability of the domain translation model.Then a semantic similarity computation model (SRoberta-SelfAtt) incorporating Robert's pre-training model is proposed.The model incorporates a self-attention mechanism to extract the association of different words within the text, and acquires richer sentence vector information.The proposed domain translation model is able to obtain more accurate translation results while spending less time.Compared with the stability of the iterative process of the basic model, the SRoberta-SelfAtt model has higher iterative stability.The Roberta-based semantic similarity computation model can effectively improve the performance of the word vector model.The experimental results show that the domain translation model with joint semantic information and the SRoberta-SelfAtt model are more practical for the task of optimizing translation teaching content.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,013 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».