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Para estudiar la traducción automática de manera más profunda, es particularmente importante para la investigación de la inteligencia artificial con algoritmos difusos convertir un idioma desconocido en un idioma maduro. El modelo de traducción de redes neuronales se ha desarrollado en los últimos años y ha logrado resultados de investigación sólidos. Con el objetivo de abordar la actual falta de precisión de la traducción automática neuronal (NMT), que puede causar ambigüedad, este artículo toma como ejemplo la traducción automática del inglés y propone un modelo de optimización de traducción automática de inteligencia artificial basado en la teoría difusa. Sobre la base del modelo NMT de traducción, primero se clasifica la semántica de la traducción automática del inglés, se construye un modelo de selección semántica, luego se utiliza el proceso analítico jerárquico para determinar el orden semántico de la traducción automática del inglés, y se lleva a cabo la operación de tolerancia a fallos correspondiente a los errores propensos, se ponderan las semánticas e introduce la teoría difusa para organizar las semánticas del inglés de la traducción automática del inglés. Finalmente, se analiza el rendimiento del modelo a través de experimentos de aplicación específicos. Los resultados muestran que la precisión del modelo de permutación de selección de traducción automática se mejora en casi un 4,5% y puede alcanzar más del 90% en comparación con otros modelos, y la puntualidad es mejor que la de otros modelos, mejorando en casi un 15%, lo que presenta ventajas evidentes.
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