Resumen

Con el fin de optimizar eficazmente el sistema de traducción automática en línea y mejorar su eficiencia y calidad de traducción, este estudio utiliza el algoritmo de red neuronal de convolución separable profunda para construir un modelo de traducción automática en línea y evalúa la calidad sobre la base del aprendizaje de pseudodatos. Para verificar el rendimiento del modelo, se ha diseñado el experimento de rendimiento de regresión del modelo, el experimento de rendimiento del método de generación de pseudodatos para tareas específicas, el experimento de rendimiento de la tarea de clasificación del modelo y el experimento de comparación de la calidad de la traducción automática. Se utilizaron el RMSE y el MAE para evaluar el rendimiento de la tarea de regresión del modelo. El coeficiente de correlación de Spearman y el valor delta AVG se utilizaron para evaluar el rendimiento del modelo en la tarea de clasificación. Los resultados experimentales muestran que los valores MAE y RMSE del modelo disminuyen en un 2,28 y 1,39%, respectivamente, en comparación con el sistema de referencia en las mismas condiciones experimentales, y los valores de Spearman y delta AVG aumentan en un 132 y 100,7%, respectivamente, en comparación con el sistema de referencia. El método de generación de pseudodatos para tareas específicas necesita menos datos y puede hacer que el sistema de traducción alcance un mejor nivel más rápidamente. Cuando el número de instancias es superior a 10, la puntuación de calidad de la salida del modelo es superior a la de la traducción de Google, cuya similitud es superior a 0,8.

• Materias:Inteligencia artificial Minería de datos Algoritmos genéticos Neurofisiología Proceso de aprendizaje
• Subjects:Artificial intelligence Data mining Genetic algorithms Neurophysiology Learning processes
• Palabras claves:modelo, valor medio delta, tarea específica, sistema de referencia, experimento de rendimiento de la tarea, experimento de rendimiento de los métodos, correlación de rangos de Spearman, experimento de comparación de la calidad, coeficiente de correlación de rangos, rendimiento de la tarea de regresión
• Keywords:model, delta avg value, specific task, baseline system, task performance experiment, methods performance experiment, spearman rank correlation, quality comparison experiment, rank correlation coefficient, regression task performance