Resumen

Para resolver los problemas de baja precisión, tasa de recuperación y valor 1 de los métodos tradicionales de detección de errores gramaticales en inglés, se construye un nuevo modelo de traducción automática y se aplica a la detección de errores gramaticales en inglés. En el marco codificador-decodificador, el modelo de traducción automática se construye a través de pasos como la generación de vectores de palabras, la construcción del modelo de lenguaje del codificador, la construcción del modelo de lenguaje del decodificador, la alineación de palabras, el módulo de salida, entre otros. Sobre esta base, el modelo de traducción automática se entrena para detectar errores gramaticales en inglés a través del análisis de dependencias y la generación de palabras alternativas. Los resultados experimentales muestran que la precisión, la tasa de recuperación y el valor 1 del método propuesto son mayores que los del método de comparación experimental para detectar errores gramaticales en inglés como artículos, preposiciones, sustantivos, verbos y concordancia sujeto

• 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:Problemas; Modelo de traducción automática; Marco codificador-decodificador; Alineación de palabras; Análisis de dependencias; Resultados experimentales
• Keywords:Problems; Machine translation model; Encoder-decoder framework; Word alignment; Dependency analysis; Experimental results