海量数据机器单词中关键语义筛选方法研究

摘要：

为了提高机器单词翻译的准确性,需要进行关键语义筛选和特征提取,故提出一种基于主题词表自然语义信息抽取的海量数据机器单词中关键语义筛选方法.首先构建海量数据机器单词的文本语义主题词概念决策树模型,采用语义信息转换方式计算机器单词中关键语义的利用规则、聚类中心等信息参量;然后采用主题词表自然语义信息抽取方法进行语义评估和翻译可靠性测试,实现关键语义自动筛选控制;最后进行仿真测试.结果表明,采用该方法进行机器单词中关键语义筛选,提高了文本机器翻译的自适应配准能力,翻译的准确性得到有效提高.

关键词：海量数据、机器翻译、单词、语义筛选

所属期刊栏目：40

分类号：TN911-34;TP391.1

在线出版日期：2017-07-31（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：18-20,24