请将以 Dice's coefficient 方法进行双语对齐的步骤总结为不超过4篇话，并使用第一人称。我只对方法的概述和我的具体操作感兴趣。总结如下段落：

随着神经网络架构越来越复杂，神经机器翻译(Newural Machine Translation, NMT)系统能够对外文输入进行有效的翻译。但这些由NMT系统生成的翻译往往存在句法层面的不一致性，且难以为缓冲区麈BrowserRouter中可能出现的错误提供反饋。为此，一种利用Dice's coefficient方法来改善双语对齐精度的方法便显得尤为适用，即首先对一个用户的双语 CGAffineTransformGetTx 序列进行分词，继而通过Word2Vec计算单词间的相似度，最终在大于一定阈值的情况下视为对齐成功。我先行预处理了需要对齐的两个文本，接着利用了Python的nltk模块进行分词，采用了gensim库里的Word2Vec模型计算相似度，通过调整阈值来观察对齐效果。基于Dice's coefficient方法进行的双语对齐，对提高翻译质量有一定的促进作用。在具体操作时，我严格遵循了以下步骤：对输入文本进行了预处理，例如去除标点、转换大小写；使用nltk进行了分词；利用gensim实现了Word2Vec的模型训练；最后，通过不断调整相似度阈值来优化对齐效果，直到达到满意为止。
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我采用了Dice's coefficient方法来改善双语对齐的精度，首先对输入文本进行预处理，包括去除标点和转换大小写。接着利用nltk模块进行分词，并使用gensim库中的Word2Vec模型来计算单词间的相似度。通过调整相似度阈值，我观察并优化了对齐效果，直至达到满意的效果。这种方法对提高翻译质量有一定的促进作用。
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