摘要

测试了五种现有的翻译软件，基于不同文本的翻译准确度。将初始中文文本与迭代翻译后的中文文本进行文本相似度计算，得出最优的翻译软件。实验结果表明Google翻译的翻译结果与原文本的相似度最高，达到了98.0441%。

引言

首先，我们知道，大部分学生在撰写SCI论文时，他们将首先撰写论文中文初稿，然后将其中文句子通过翻译软件逐句翻译成英文，最后再提交给出版社。
这样就会引发一下一些问题。

翻译为英语的时候就会出现错误。
当我们阅读这些SCI论文遇到不懂的句子时，我们就会借助翻译软件进行翻译。这样翻译出来的中文可能会因为不同的翻译软件，与论文中文手稿产生不同误差。

实验设计

本文只测试了问题 2 。
首先我将一篇中文论文，放入5种不同的翻译软件中翻译为各自相对应的英语，再将各自相对应的英语翻译为对应的中文，与初始中文文本利用NPL余弦文本相似度算法进行文本相似度计算。这算作为一次迭代。
本实验进行了十次迭代，并记录了每次迭代后的文本相似度数值。五种结果如下表所示：

结论

在论文阅读方面Google翻译为最优选择！！！

比较

但是在其他文章方面Google翻译不一定是最优选择。

我将有关于麻将、顺口溜和采访对话这三种中文文章依次做了实验。
有关于麻将的文章我们应该首选百度和有道翻译。
顺口溜文章和采访文章我们首选搜狗翻译。

数据和代码：
链接：https://pan.baidu.com/s/1IaYdamNVP0RPh4Mk5mElKg
提取码：CUMT

更新于2020年12月18日

本人本科专业为电子信息科学与技术，代码和NPL算法能力为零，若有错误，欢迎大家指正！！！
希望后期有吃了没事干的人能继续完善本次实验。
作者已在西北师范大学研究生课程工程英语结课考试中演示，转载请标明出处！！！

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