精品文档---下载后可任意编辑一个在线辅助翻译系统的设计与实现的开题报告导言现今社会，随着全球化的不断推动，跨语言沟通已经成为了越来越常见的一种情况。而翻译便是跨语言沟通中所不可或缺的工具。传统的翻译方法主要包括人工翻译和机器翻译。人工翻译需要高昂的费用和时间成本，而机器翻译的准确率还有待提高。考虑到这些问题，本文借鉴了现有的机器翻译技术——神经机器翻译（NMT）的理论，提出并设计了一个在线辅助翻译系统的构架与实现。设计目标该在线辅助翻译系统主要有以下几个设计目标：1. 支持多种语言翻译：系统需要支持多种语言的翻译，包括中英文、韩中文等等。2. 高质量翻译：系统需要具有较高的翻译准确性和翻译速度。为了实现这个目标，我们将引入神经机器翻译的技术。3. 用户友好性：系统需要具备简洁、方便、易于使用的特点。通过优化用户交互体验，提升系统的用户友好性。4. 可扩展性：系统需要支持插件化扩展，以便后续增加新的翻译模型和语言的支持。技术路线本系统是基于 Web 开发的，主要使用以下几个技术：1. Vue.js 框架： Vue 主要作为前端框架，能够帮助我们高效的完成用户交互方面的工作。2. Flask 框架：Flask 是一个支持 Python 的轻量级 Web 框架，能帮助我们快速搭建后台服务器，并提供 RESTful 接口。3. MySQL 数据库：数据库用于存储用户翻译记录，以及其他相关信息。4. Keras 框架：我们将使用 Keras 框架实现神经机器翻译模型。Keras 是一个基于 TensorFlow、Theano 和 CNTK 的高级深度学习框架。系统实现系统模块划分精品文档---下载后可任意编辑该在线辅助翻译系统主要包含以下模块:1. 前端页面模块：主要负责用户交互方面的工作。2. 后台服务器模块：主要负责处理用户请求，调用机器翻译模型进行翻译，并将翻译结果返回前端。3. 数据库模块：用于存储用户翻译记录，以及其他相关信息。4. 机器翻译模型模块：负责将用户输入的文本进行翻译。系统实现步骤1. 设计前端页面，并使用 Vue 框架进行开发。2. 设计后台服务器，并使用 Flask 框架进行开发。3. 使用 Keras 框架训练神经机器翻译模型，并将模型保存在后台服务器上。4. 当用户输入需要翻译的文本时，前端页面将用户请求发送至后台服务器。5. 后台服务器接收到请求后，将文本输入到神经机器翻译模型中进行翻译，并将翻译结果返回给前端页面。6. 将用户翻译记录保存到数据库中。系统预期效果该在线辅助...
