Resumen

La traducción de idiomas se realiza frecuentemente en el trabajo y en el estudio. La traducción de idiomas tradicional se basa en el análisis de la estructura léxica. Sin embargo, el lenguaje natural no es tan estandarizado, lo que hace que este método de traducción tenga defectos fundamentales, sin importar cuánto se mejore el algoritmo. Los resultados de la traducción y la traducción humana serán muy diferentes. Este documento estudia principalmente la inteligencia artificial en red. El sistema de traducción al inglés y los métodos de traducción se basan en una base de conocimiento inteligente. Traer un ejemplo de traducción inglés-chino para sugerir traducciones de acuerdo con la base de conocimiento inteligente explica en detalle el principio de la traducción basada en conocimiento inteligente y la ventaja de este método de traducción en comparación con el método de traducción tradicional basado en el análisis de la estructura léxica. En el experimento de este documento, cuando la varianza es 2/N, 30/N, 100/N y 2N, son los datos experimentales para un estudio en profundidad. Cuando la varianza es 2/N, 30/N y 100/N, el resultado es el mismo que cuando la varianza es 0.5; el resultado cuando la varianza es 2N también se ajusta a la tendencia en las tablas, que está cerca del efecto del algoritmo de suavizado, lo que verifica la efectividad del sistema en este documento.

• Materias:Inteligencia artificial Aplicación móvil Asistencia tecnológica a personas con discapacidad Tecnología en educación
• Subjects:Artificial intelligence Mobile application Technological assistance to people with disabilities Technology in education
• Palabras claves:Traducción; Lenguaje natural; Inteligencia artificial; Base de conocimientos; Experimento; Varianza
• Keywords:Translation; Natural language; Artificial intelligence; Knowledge base; Experiment; Variance