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摘要
为改善英语翻译机器人翻译误差大等不足，研究设计了基于多模态表情识别的英语翻译机器人对话系统，首先提出基于胶囊网络的多模态表情识别，随后构建融合门控网络的Transformer英语翻译模型，最后对翻译机器人对话系统进行软硬件设计，并对该系统的可行性进行检验。结果显示，在该系统的支持下，表情识别的识别准确性最高达到97.51%,翻译的最大平均BLEU值为37,其翻译的文化性评分为96分。这表明，该系统降低了多模态表情识别的误差，提高了英语机器翻译的流畅性和文化性等性能，显著优化了英语机器翻译效果，提升了译文质量，有利于推动机器翻译技术发展，加快英语机器翻译行业的创新与进步，为加深世界各国之间的经济与文化交流提供基础。
- 出版日期2023
- 单位咸阳师范学院
