基于语法纠错算法的自动机器在线翻译平台构建研究

英语作为全球交流的主要语言,其语法正确性尤为重要。鉴于许多非英语母语者在书写中常犯语法错误,此次研究致力于开发高效的自动机器在线翻译平台,以改善英语作文的语法纠错效率。采用基于Transformer框架和BERT预训练技术的系统,结合双编码器和混合注意力机制,以提升语法纠错精确性。结果显示,研究算法在CoNLL测试集上的精确率提高了9.8%,召回率提高了4.8%,F0.5值提高6.09%。在CLEC语料库的英语作文批改测试中,平均精确率达83.19%,召回率为71.40%,F1值为77.02%。可以看出,研究开发的自动机器在线翻译系统在语法纠错方面显示了显著的优势。该研究为非英语母语者提供了一个高效的语法纠错工具,有助于提升英语书写能力,促进全球交流和理解。