提高机器翻译精度：基于词向量的句子相似度计算与应用策略

本文主要探讨了基于词向量的句子相似度计算在计算机辅助翻译（Computer-Aided Translation, CAT）中的应用研究。随着机器翻译需求的增长，尤其是在学术文献翻译和搜索引擎跨语言检索等场景，传统机器翻译的准确性问题日益凸显。为了提升翻译质量，学者们开始关注计算机辅助翻译，将计算机的翻译结果作为用户参考，而非最终决策，通过实例语料库的细分应用，特别是在专业术语丰富的领域，可以提高翻译的针对性。 文章首先介绍了计算机辅助翻译技术的基本架构，包括核心的相似度计算模块，它负责输入句子与翻译记忆库的匹配，为用户提供参考依据。翻译记忆库是CAT系统的基础，用于存储和检索已翻译过的句子，以支持重复或类似内容的快速翻译。 接着，文章重点讨论了句子相似度计算算法。传统的共现词方法仅依赖于词汇重叠的数量，而忽略了词义的关联性。作者针对这一局限性，提出了利用Google的word2vec词向量模型来构建英语和汉语的词向量表示，这种方法能够捕捉词与词之间的语义关系。作者设计了一种新的计算方法，即结合基于词向量的Jaccard相似度与词向量依存句法，以更精确地衡量句子间的相似度。 实验结果显示，这种基于词向量的方法相比传统方法显著提高了相似度计算的精度。最后，研究成果被应用于实际的商业软件——华建IAT系统的相似度计算模块，使得该系统在处理特定领域文本时，能够提供更为精准的翻译建议，从而更好地满足用户需求。 关键词：计算机辅助翻译、句子相似度计算、词向量、IAT系统。本文的研究对于提升机器翻译的质量，特别是在专业领域，具有重要的理论价值和实践意义。