摘 要
本文旨在设计实现智能翻译系统，满足全球化下的跨语言交流需求。研究了自然语言处理、文本表示、语义分析及机器翻译技术，明确了研究背景、意义、目的和现状。系统设计阶段分析了用户需求和功能性能，构建了总体架构，细化了模块和接口设计。特别关注翻译引擎核心模块，探讨了翻译算法优化和自定义词典管理，确保翻译准确专业。注重交互界面设计和用户体验，打造易用、友好的智能翻译工具。实现过程中选用合适开发环境和工具，完成数据处理、翻译引擎开发、系统集成与测试。通过神经网络模型训练，实现高效准确翻译；系统集成和测试验证了系统稳定性和性能，确保实际应用可靠性。
关键词：自然语言处理；翻译引擎；神经网络模型；用户体验
DESIGN AND IMPLEMENTATION OF THE INTELLIGENT TRANSLATION SYSTEM
ABSTRACT
This paper aims to design and realize the intelligent translation system to meet the needs of cross-language communication under globalization. The natural language processing, text representation, semantic analysis and machine translation techniques are studied, and the research background, significance, purpose and status quo are clarified. In the system design stage, we analyzed the user requirements and functional performance, constructed the overall architecture, and refined the module and interface design. Special attention is paid to the core module of translation engine, and the optimization of translation algorithm and custom dictionary management are discussed to ensure accurate and professional translation. Focus on interactive interface design and user experience, to create easy-to-use, friendly intelligent translation tools. In the process of implementation, the appropriate development environment and tools are selected to complete the data processing, translation engine development, system integration and testing. Through neural network model training; system integration and testing verify the system stability and performance to ensure the reliability of practical application.
KEY WORDS：Natural language processing; Translation engine; Neural network model; User experience
目 录
摘 要 I
ABSTRACT II
第1章 绪论 1
1.1 研究背景及意义 1
1.2 国内外研究现状 1
第2章 相关理论概述 2
2.1 自然语言处理的概念与发展 2
2.2 文本表示与语义分析技术 2
2.3 机器翻译的发展历程 2
第3章 智能翻译系统的设计 4
3.1 需求分析 4
3.1.1 用户需求分析 4
3.1.2 功能与性能要求 4
3.2 系统架构设计 4
3.2.1 总体架构设计 4
3.2.2 模块划分与接口设计 5
3.3 翻译引擎设计 5
3.3.1 翻译算法选择与优化 5
3.3.2 自定义词典与术语库管理 5
3.4 交互界面与用户体验设计 6
3.4.1 交互界面设计原则 6
3.4.2 用户体验提升策略 6
第4章 智能翻译系统的实现 7
4.1 开发环境与工具选择 7
4.1.1 编程语言与开发平台 7
4.1.2 第三方库与框架应用 7
4.2 数据处理与预处理 7
4.2.1 数据收集与清洗 7
4.2.2 数据标注与特征提取 8
4.3 翻译引擎的实现 8
4.3.1 神经网络模型的训练与调优 8
4.3.2 翻译引擎的集成与测试 8
4.4 系统集成与测试 9
4.4.1 前后端集成与联调 9
4.4.2 系统测试与性能评估 9
第5章 结论 10
参考文献 11
致 谢 12
