基于深度学习的英语翻译机器人错误文本检测系统研究

针对传统英语翻译机器人在错误文本检测中存在语法纠错准确率低的问题，以英语翻译机器人错误检测系统为研究对象，提出构建一个双编码器的语法错误纠正模型。此模型分别采用Transformer编码器和Bi-GRU编码器对句子上下文信息和源句进行特征提取；之后利用解码器端的门控结构对输入的相关特征信息进行整合，由此实现各个特征与注意力机制的适配。实验结果表明，在CoNLL-2014数据集中，本模型的精确率、召回率和F_0.5分别取值为85.42%、42.31%和75.33%,均高于传统的Nested-GRU*模型和SMT+NMT+FST-LM混合模型，本模型的F_0.5值比前两者模型分别高出了32.97%和14.62%。且本模型的GLEU值取值为85.93%,超出前两种模型39.14%和25.62%。由此可知，本模型可实现英语翻译机器人语法错误准确检测和纠正，语法纠错精确率高达81.08%,可在英语错误文本检测系统中进行应用。