【摘 要】
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受到传统英语口语翻译系统对口语词汇特征转换局限性的影响，算法对词汇翻译的过程只能调用系统设定词汇特征作为翻译词句的特征识别判定标准，导致词汇特征识别翻译精度偏低，整体交互效率与实际口语翻译要求差距偏大。为了解决上述问题，利用深度学习算法的样本训练机制，结合口语翻译特点，对系统交互量与翻译数据分别加以特征训练，通过重新设计交互硬件，全新定义翻译系统硬件结构；基于深度学习算法的交互语义识别分析、基于深
【基金项目】
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陕西省教育厅专项科研项目《新时代学前教育英语教师培养的高标准要求及对策研究》（21JK0451）；
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受到传统英语口语翻译系统对口语词汇特征转换局限性的影响，算法对词汇翻译的过程只能调用系统设定词汇特征作为翻译词句的特征识别判定标准，导致词汇特征识别翻译精度偏低，整体交互效率与实际口语翻译要求差距偏大。为了解决上述问题，利用深度学习算法的样本训练机制，结合口语翻译特点，对系统交互量与翻译数据分别加以特征训练，通过重新设计交互硬件，全新定义翻译系统硬件结构；基于深度学习算法的交互语义识别分析、基于深度学习的翻译词汇与语句输出特征融合、深度学习下翻译数据的自动交互输出围绕深度学习算法，对系统软件层参量进行全局优化设计，通过与对比系统的实际应用测试结果表明，采用深度学习算法设计的翻译系统，具有口语交互翻译效率高、翻译精度高、稳定性好的特点。
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