Research on Syntactic Optimization and Semantic Reconstruction Strategies for English Translation Based on Machine Learning
Notice bibliographique
Résumé
The development of globalization has contributed to the increasing demand for cross-language communication, and machine translation, as an effective language conversion tool, has improved the quality and efficiency of English translation.The article discusses the syntactic optimization and semantic reconstruction strategies for English translation based on machine learning.The machine translation model of English syntax optimization and semantic reconstruction based on EM algorithm is constructed by using key technologies such as EM algorithm and multi-head attention mechanism.The model adopts a joint learning method, combining the Transformer model with the EM algorithm.The dependency between any two words in the input sequence is captured using the multi-head attention mechanism, and the new translation corpus is generated by multi-task joint training algorithm.The training phase of this paper's model has good translation effect, and the model of this paper gets the highest BLEU score of 32.86 when the number of multi-head attention layers is 1.The distribution of semantic features of translation reconstruction under this paper's method is basically consistent with the simulation results, and the error elimination rate of semantic reconstruction is 99.64% when the number of samples is 500.The method in this paper is more effective in syntactic structure optimization, with the highest BLEU scores on "Chinese to English" and "English to Chinese", and the syntactic correctness rate on English long sentences of different topics reaches 88.69%~96.57%.
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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 | 0,003 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».