英汉翻译语法误译校正方法研究——基于K均值聚类

针对现有英汉翻译语法误译校正方法中存在的校正精度较低等问题,提出一种基于K均值聚类的英汉翻译语法误译校正方法。对采集的英汉翻译语法数据实施预处理,运用TF-IDF算法由预处理后的语法数据内提取语法特征,构成语法特征样本集;通过K均值聚类确定特征样本集内语法误译特征,将此误译特征作为输入参数,输入到构建误译校正模型中,实现英汉翻译语法误译的校正。结果表明,该方法可检测出语法特征样本集内的误译特征,所检测的误译特征个数与对应数据集的实际误译类别数量几乎一致,综合检测性能较高;可通过语法误译校正将误译语法与正确语法区分,整体校正精度高于98%。