1、“.....词汇质量特征向量的提取。摘要为了提高英语语句翻译评判工作的准确性和效率，引入人工智能和计算机技术进行语文本的评判和分析。从图的系统结构图可以看出，系统的文本库需要建立词汇质量评判文本库语句优美性评判文本库和语句相关性评判文本库，根据综合总结得到语句文本评判的基本特征包括单词正确率平均词汇长度高频词汇数量高级词汇数名词或形容词或动词神经机器英语翻译自动化评判系统研究分析自动化论文判同英语语句样本，测试结果表明，系统性能优异，提高了评判的可靠性和正确率，降低了英语翻译评判工作的人为干预度和误判率。关键词神经机器翻译自动化英语语句评判系统随着人工智能和计算机技术的发展......”。

2、“.....关于英语试卷批阅的智能提取和分类软件模型，实现英语语句文本的自动化评判。系统开发设计系统需求分析本文选用大学年大学英语课程的英语翻译文本，语句翻译文本包括门课程所属的子文本，子文本有对应数量的翻译语句每个子文本下有千多名学生作答翻译语句，每条语句的评分范围在。北京航空航天大学王耀华等人提出从语义离散度切入，引入卷积神经网络训练模型提高文本预测能力。哈尔滨工业大学刘明杨等人提出应考虑文章的修辞手法，同时结合中文或英语语料库来自动识别文本，提高系统精确度。复旦大学魏扬威黄萱菁等人采用自编码器将语言学特征重构为特语句相关性评判的人为主观性大......”。

3、“.....需要融合词义句义和词汇的专业性，因此英语语句相关性的评判需要结合上述抽取特征，综合分析词粒度句粒度和句子主题。这里采用模型读取文本特征信息，然后提取语句相关性特征，根据文本库，通过贝叶斯要融合高级词块句型和巧妙的修辞手法，英语语句优美性的识别问题也可以看成文本分类问题处理。语句优美性的评判先采用工具过滤获取文本特征信息，然后过滤提取语句优美性特征，根据文本库，由给定文本标签分类训练得出特征基础权重。语句优美性其特征和特征度难以把握，可以选用卷积神经网络建模提取特征，其优势在于特征自动选取和组合，本文在后面文本优美性评判中使用到。语句相关性特征向量的提取......”。

4、“.....ΝΝΚ，式中为节点在第个时间窗下特征度的方均取文本特征信息，然后提取语句相关性特征，根据文本库，通过贝叶斯网络学习训练获得文本的主题概率分布，然后得出特征基础权重。神经机器英语翻译自动化评判系统研究分析自动化论文。英语优美语句需要融合高级词块句型和巧妙的修辞手法，英语语句优语句相关性评价分析的神经机器评判系统，结合文本过滤提取和分类软件模型，实现英语语句文本的自动化评判。系统开发设计系统需求分析本文选用大学年大学英语课程的英语翻译文本，语句翻译文本包括门课程所属的子文本......”。

5、“.....其特征和特征度难以把握，可以选用卷积神经网络建模提取特征，其优势在于特征自动选取和组合，本文在后面文本优美性评判中使用到。语句相关性特征向量的提取。神经机器英语翻译自动化评判系统研究分析自动化论文权重的最大值和最小值，以小波变换之后的系数变化作为模型基础。以层小波包分解法为例，使用节点重要度比值，以式的至个节点间重要度与节点重要度的比值作为有效的特征量权重，设定阈值为，连续计算个特征度，在预设周期内，通过此仿真模型得到特征量权重。英语优美语句需这种固定权重法相对简单，但是数据指标权重的合理无法保证......”。

6、“.....引入卷积神经网络训练模型提高文本预测能力。哈尔滨工业大学刘明杨等人提出应考虑文章的修辞手法，同时结合中文或英语语料库来自动识别文本，提高系统精确度。复值，为节点处的第个系数为节点的全部系数个数。为了判断特征度的权重，先建立英语语句特征度对应的基础赋值表，如表所示。然后通过英语语句规则和翻译特点，建立特征权重赋值仿真模型，如式所示。利用翻译语句的参考答案和随机答案模拟实验，分别获得特征美性的识别问题也可以看成文本分类问题处理。语句优美性的评判先采用工具过滤获取文本特征信息，然后过滤提取语句优美性特征，根据文本库，由给定文本标签分类训练得出特征基础权重......”。

7、“.....本下有千多名学生作答翻译语句，每条语句的评分范围在之间，具体如表所示。语句相关性评判的人为主观性大，机器评判的难度也更大，需要融合词义句义和词汇的专业性，因此英语语句相关性的评判需要结合上述抽取特征，综合分析词粒度句粒度和句子主题。这里采用模型读旦大学魏扬威黄萱菁等人采用自编码器将语言学特征重构为特征向量，通过模型训练，得到了很好的鲁棒性和预测能力。以上几种方法难以解决混合复杂英语句型或语义的自适应问题，对于文本逻辑词语质量等评价等仍不够细致......”。

8、“.....智能评判系统般需要算法或者模型融合来完成文本特征的表征，通过软件提取文本词汇语言和语义等特征，再根据规则构造评价权重集，最后用匹配的模型实现英语文本的评判和分析。传统的英语翻译评判采用固定权重法，即每个指标所占百分比求和，再计算总体成绩，自然语言自动化处理成为当前研究热点。文中提出了种先分裂过滤再提取优化和最后交互融合的英语文本自动评判算法，设计了种神经机器评判系统。经过机器评判与教师自主评判同英语语句样本，测试结果表明，系统性能优异，提高了评判的可靠性和正确率，降低了英语翻占比例连接词数量词块数量高级句型关键词汇专业性词粒度和句粒度等项......”。

9、“.....所以系统数据库设计首先需要分析整合不同类型的文本数据，获取文本的特征向量。系统为了快速提取特征向量，特别制定了提取标准和编号，如表所示。为了保证系统资系统软件开始问世，帮助相关部门和从业者进行试卷自动化评阅工作，提高了工作效率，减少了人为误判率，节省了人力成本。智能评判系统般需要算法或者模型融合来完成文本特征的表征，通过软件提取文本词汇语言和语义等特征，再根据规则构造评价权重集，最后用匹配的模型实现英间，具体如表所示。摘要为了提高英语语句翻译评判工作的准确性和效率，引入人工智能和计算机技术进行自然语言自动化处理成为当前研究热点......”。