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摘要
在全球化和数字化加深的背景下，自动化翻译系统将成为跨语言交流关键。为了克服神经机器翻译精度难以达到需求的问题，研究将在翻译模型本身加入注意力机制以提升精度；同时还对语言本身进行处理基于数据挖掘的处理，以满足各领域的文本信息和句子向量提取结果。结果表明句长处理的聚类神经机器翻译系统性能有较大提升，与标准模型相比BLEU值提升了1.24;单向翻译、双向翻译和多语言翻译情景下性能最优聚类簇头数均为3;尽管与中文蒙语对译相比，中英对译效果更好，但两种语言对译效果均能满足需求，进一步证明了该翻译系统的稳定性。
- 出版日期2023
- 单位西安翻译学院
