Resumen

En la actualidad, los métodos existentes de calibración de volteo de artículos en inglés descuidan la extracción de características semánticas en inglés, lo que conlleva errores en los resultados del volteo de inglés y tiene un gran impacto en la precisión y el tiempo de consumo de la calibración de oraciones de traducción. Por lo tanto, se propone un algoritmo de calibración automática de volteo de texto basado en características semánticas. De acuerdo con las características de la información semántica en la traducción automática, se construye un árbol gramatical semántico para completar el volteo automático de artículos en inglés. Se obtiene el atributo del árbol de decisión CART, y se introduce el método de bosque aleatorio para extraer la matriz de entrada y la matriz de salida de la característica del corpus como muestras para determinar la característica de atributo espacial de las oraciones mal traducidas. Se eligen 10000 oraciones en inglés sobre partes del cuerpo humano como objeto experimental y se diseña el experimento de simulación. Los resultados experimentales

• Materias:Cifrado de búsqueda Seguridad informática Reconstrucción virtual Detección de intrusos Sistema de programación
• Subjects:Search encryption Computer security Virtual reconstruction Intrusion detection Programming system
• Palabras claves:Métodos existentes; Calibración del volteo de artículos en inglés; Características semánticas; Calibración de frases de traducción; Algoritmo de calibración automática del volteo de textos; Información semántica.
• Keywords:Existing methods; English article flip calibration; Semantic features; Translation sentence calibration; Automatic text flipping calibration algorithm; Semantic information