基于智能机器的英语翻译错误纠正系统设计

摘要

为了帮助教师完成英语教学任务，提升学生的英语语法学习效率。研究创新性地采用双编码器的结构，来抽取英语句法和语义特征。通过双向门控循环单元实现句法分析，而双向的Transformer结合双向门控循环单元则用于深入挖掘语义层面的信息。并结合中国学生的典型语法错误模式，设计融合规则和概率的数据增强技术，来拓展学习者语料库。结果表明，研究方法有效提升了语法纠错系统的效果。针对大学英语考试作文，模型显示出90.4%的精确率、81.33%的召回率和85.2%的F1得分，验证了其作为自动作文批改工具的优越性。研究为跨学科研究提供了新的视角和贡献。

关键词

机器翻译 / 英语 / 纠错 / Bi-GRU / BERT