摘 要
机器翻译技术的发展给跨语言沟通带来了便利，但由于语言之间的差异性，多语言机器翻译仍然面临着许多问题。本文通过分析当前多语言机器翻译技术的发展状况和存在的问题，并结合实际案例探讨了如何基于神经网络算法实现面向多语言的机器翻译技术的研究和应用。通过实验验证，本文提出的多语言机器翻译模型在各项指标上都得到了显著提升，与传统的机器翻译方法相比，具有更高的翻译效率和翻译质量。
关键词：多语言机器翻译 、神经网络算法 、翻译效率
Abstract
The development of machine translation technology has brought convenience to cross-lingual communication, but due to the differences between languages, multilingual machine translation still faces many problems. This paper analyzes the current development status and existing problems of multilingual machine translation technology, and explores how to achieve research and application of multilingual machine translation technology based on neural network algorithm, combined with actual cases. Through experimental verification, the multilingual machine translation model proposed in this paper has significantly improved on various indicators, and compared with traditional machine translation methods, it has higher translation efficiency and translation quality.
Keyword: Multilingual machine translation, Deep learning, Distributed computing.
目录
摘 要 1
Abstract 1
1前言 2
1.1选题的背景和意义 2
1.2国内外对此的研究状况 2
2多语种机器翻译理论研究 2
2.1神经网络算法的理论基础 2
2.2建立多语种机器翻译模型的原则 3
2.3模式评价指标体系 3
2.4在多语种机器翻译中应用神经网络算法的实现流程 3
3 多语种机器翻译技术在实际中的运用 4
3.1面向社会媒体的多语种机器翻译 4
3.2多语种机器翻译在跨国企业中的运用 4
3.3面向电子商务的多语种机器翻译 4
4 多语种机器翻译算法的优化 5
4.1语料库建设与扩展 5
4.2对模式的改善 5
4.3域自适应与词汇的相容性 5
5结语 5
参考文献 7
