宋晓焕，梁金伟，刘晓连

（西北大学现代学院基础部，陕西西安 710000）

在全球化背景下，国际通用语言为英语，并且使用越来越广泛。但是，各行业都缺乏高英语能力人才。针对我国市场需求，要重视学生的英语语言能力[1]。在英语语言能力中，英语能力为重点，要想在日常交流实践中使用英语，应加强英语语音纠正和学习。以往完全根据教师传授，不仅需要大量的人力资源，并且实现比较困难，所以，开发英语翻译智能识别模型尤为重要。该模型能够监测学生英语发音，并且提出纠正意见。传统英语翻译智能识别模型和设置存在一定的问题，无法对英语翻译精准识别，且无法纠正学生英语发音，还会误导学生发音，对英语学习造成影响[2]。基于以上问题，文中研究了基于GLR 算法的英语翻译智能识别模型，从而自动化识别英语翻译。为了验证模型的有效性，文中对模拟环境开展仿真实验。

1 英语智能识别算法

1.1 创建短语语料库

智能翻译模型中使用的语料库具有重要作用，语料库可用于存储双语短语资料，并且对英语、汉语中的短词语的词性进行精准标注，规范每个短语功能，提高英汉机器翻译过程中短语自动识别算法的时效性和精确性，使英汉机器翻译更加精准[3]。图1为短语语料库信息流程。

图1 短语语料库信息流程

文中所设计的英语翻译智能识别模型短语语料库中的单词有70 多万个，满足实际使用需求。如图1 所示，短语语料库的针对性比较强。……