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人工智能理论的机器自动翻译系统

【摘要】 以高精度翻译多种自然语言的单词/语句为目标，设计基于人工智能的机器自动翻译系统。首先设计了机器自动翻译系统的总体结构，然后重点描述了机器自动翻译系统的核心模块，该模块获取单词/语句通过训练获取词向量，初始词向量并赋予词性特征，采用对数线性模型实现多种自然语言的单词/语句的词向量多特征融合翻译，最后进行了实例分析与验证。结果表明，该系统可高精度翻译自然语言，在不同句型、不同并发用户量、未登录词不同字符数量下，系统翻译性能较为稳定，能够满足实际应用需求。

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