专利名称：一种基于神经机器翻译的古汉语翻译方法      申请号：2018110852171     转让价格：面议  收藏
法律状态：已下证   类型：发明   关键词： 机器翻译   相似专利 发布日：2024/04/24  
摘要： 本发明公开了一种基于神经机器翻译的古汉语翻译方法，首先将经过标准化处理的古汉语语料进行语料标注；然后将标注后的结果进行处理，以形成古汉语语料库作为神经机器翻译的翻译源；最后对古汉语进行神经机器翻译。本发明不仅使先进的神经机器翻译技术的理论研究得以扩展，而且使得该技术可高效应用于古代汉语向现代汉语的实际应用中。本专利将神经机器翻译与古汉语的翻译工作相结合的研究思路，从而使这项研究成为古汉语翻译研究领域中的一大亮点。

专利名称：一种神经机器翻译NMT模型的创建方法及系统      申请号：2019102357266     转让价格：面议  收藏
法律状态：已下证   类型：发明   关键词： 机器翻译   相似专利 发布日：2023/12/13  
摘要： 本发明公开的神经机器翻译NMT模型的创建方法及系统，利用爬虫技术，从网络资源中获取一定数量的通用中英文对照语句，生成通用语料库，利用爬虫技术，从多套中英对照信息学科类电子书籍中获取一定数量的学科类中英文对照文本并将中英文本序列化，并对长度不一的学科类中英文对照语句依次进行调节，对调节后的序列进行翻译，将得到的翻译结果与对应的中文或英文做相似度匹配，将相似度大于设定阈值的句子设为专业语料库，生成专业语料库，利用通用语料库及专业语料库对序列到序列Seq2Seq模型进行训练，建立NMT模型，实现了专业领域文本的精确翻译，提高了翻译质量、满足了人们对专业领域文本的翻译需求。

专利名称：融合句法解析树的汉-越神经机器翻译方法      申请号：2019106358959     转让价格：面议  收藏
法律状态：已下证   类型：发明   关键词： 机器翻译   相似专利 发布日：2023/10/23  
摘要： 本发明涉及融合句法解析树的汉‑越神经机器翻译方法，属于自然语言处理技术领域。本发明能够实现汉语‑越南语、越南语‑汉语的机器翻译。通过从互联网爬取和人工翻译的方式构建的汉语‑越南语双语平行语料作为训练数据集。为解决目前汉‑越机器翻译中由于训练语料不足导致的翻译错误；本发明首先对源语言进行分词、词性标记以及句法解析，得到源语言的句法树。然后将句法标签向量化并融合到机器翻译模型训练的编码过程，训练机器翻译模型。所得模型可以有效完成汉语和越南语之间的翻译。实验结果表明，相比未融合句法解析树的基准系统该方法得到的译文更加流畅，并获得了0.6个BLEU值的提升。

专利名称：基于融合词性和位置信息的汉-越卷积神经机器翻译方法      申请号：2019106131220     转让价格：面议  收藏
法律状态：已下证   类型：发明   关键词： 机器翻译   相似专利 发布日：2023/10/23  
摘要： 本发明涉及基于融合词性和位置信息的汉‑越卷积神经机器翻译方法，属于自然语言处理技术领域。本发明首先在收集的汉越双语平行语料的基础上，利用汉越词性标记工具对汉语和越南语进行词性信息标注，并在标记词性信息的双语语料基础上生成具有词性信息的词表，利用带词性的词表对汉越双语语料进行词与词性的联合编码与解码，然后通过门控线性单元融入词性信息，并采取多层卷积神经网络及不同大小卷积核进行翻译模型的训练，生成较好性能的汉‑越神经机器翻译模型再进行汉语越南语机器翻译。本发明有效的改善了汉越译文语序不一致的问题，能提升资源稀缺的汉‑越神经机器翻译性能。

专利名称：融入分类词典的汉越混合网络神经机器翻译集外词处理方法      申请号：2019106351682     转让价格：面议  收藏
法律状态：已下证   类型：发明   关键词：网络传输 机器翻译   相似专利 发布日：2023/10/23  
摘要： 本发明涉及融入分类词典的汉越混合网络神经机器翻译集外词处理方法，属于资源稀缺型语言神经机器翻译技术领域。本发明首先进行分类词典的构建；再将切分后的源语言句子通过扫描查找分类词典的方法进行合并恢复句子中的规则短语，然后用RNNSearch中的编码器对这些短语进行标签标记；再采用门控单元构建一个包含词级模式和短语模式的混合网络解码器来决定在解码时使用哪个解码模式进行解码，并生成最终翻译。本发明通过融入分类词典和构建混合网络的方法，有效的缓解了资源稀缺型语言机器翻译的集外词问题，提高了翻译的准确率。

专利名称：基于迁移学习的汉越神经机器翻译的方法      申请号：2019107514507     转让价格：面议  收藏
法律状态：已下证   类型：发明   关键词： 机器翻译   相似专利 发布日：2023/10/23  
摘要： 本发明涉及基于迁移学习的汉越神经机器翻译的方法，属于自然语言处理技术领域。本发明包括步骤：语料收集与预处理：收集并预处理汉越、英越、汉英句对的平行语料；使用汉英和英越平行语料生成汉英越三语平行语料；训练汉英神经机器翻译模型与英越神经机器翻译模型，并使用预训练模型的参数初始化汉越神经机器翻译模型的参数；使用汉越平行语料对初始化后的汉越神经机器翻译模型进行微调训练，得到汉越神经机器翻译模型来进行汉越神经机器翻译。本发明能够有效地提升汉越神经机器翻译的性能。

专利名称：基于重读和反馈机制的神经机器翻译方法      申请号：2019106765989     转让价格：面议  收藏
法律状态：已下证   类型：发明   关键词： 机器翻译   相似专利 发布日：2023/10/23  
摘要： 本发明涉及基于重读和反馈机制的神经机器翻译方法，属于自然语言处理技术领域。首先，第一层编码器的最终状态在传递给第一层解码器进行解码的同时，生成其副本并传递给第二层编码器，第二层编码器重新读取该状态用于参数初始化，该过程称为“重读”。其次，将第一层解码器的解码结果和源语言共同作为重要性计算方法的输入，产生的重要性权重反馈到第二层编码器用于指导编码，该过程称为“反馈”。本发明能够实现端到端神经网络结构的改变，改变后的网络结构能够更好的挖掘全局信息，适用于平行语料稀缺型翻译环境。

专利名称：融合EMD最小化双语词典的汉-越无监督神经机器翻译方法      申请号：2020100960139     转让价格：面议  收藏
法律状态：已下证   类型：发明   关键词： 机器翻译   相似专利 发布日：2023/10/23  
摘要： 本发明涉及融合EMD最小化双语词典的汉-越无监督神经机器翻译方法，属于机器翻译技术领域。本发明包括步骤：语料收集；使用网络爬虫爬取汉语和越南语单语句子；首先分别训练汉语和越南语的单语词嵌入，通过最小化词嵌入分布的EMD训练得到汉越双语词典；再将该词典作为种子词典训练得到汉越双语词嵌入；最后再将双语词嵌入应用到共享编码器的无监督机器翻译模型中构建融合EMD最小化双语词典的汉-越无监督神经机器翻译方法。本发明方法能够有效提升汉越无监督神经机器翻译的性能。

专利名称：基于依存图网络的汉越神经机器翻译方法      申请号：2020112298816     转让价格：面议  收藏
法律状态：已下证   类型：发明   关键词：网络传输 机器翻译   相似专利 发布日：2023/10/23  
摘要： 本发明涉及基于依存图网络的汉越神经机器翻译方法，属于自然语言处理技术领域。本发明首先从网站爬取汉越平行语料，将获取的汉越双语语料分别利用依存句法解析工具进行依存句法解析。其次将获取的源语言依存句法解析树利用图编码器转化为依存图，并对其编码获取依存图结构信息，再将依存图结构信息送入编码端与源语言序列信息融合，利用这种融合信息送入解码端指导模型翻译。本发明通过融入依存句法信息，将依存关系转化为依存图，利用图神经网络实现对依存图的全局结构化编码，给翻译模型提供了更丰富的全局依存信息，对具有句法差异的汉越语言对的翻译效果提升提供了一定的帮助。

专利名称：基于领域感知的掩码子结构的多领域自适应神经机器翻译方法      申请号：2022102409614     转让价格：面议  收藏
法律状态：已下证   类型：发明   关键词： 机器翻译   相似专利 发布日：2023/10/23  
摘要： 本发明涉及基于领域感知的掩码子结构的多领域自适应神经机器翻译方法，属自然语言处理领域。本发明先构建一个多领域基模型，其次利用各个特定领域的数据对基模型进行微调，得到各个特定领域的领域感知掩码组件，再通过融合策略，集成得到的各个特定领域的领域感知掩码组件，得到领域感知的掩码子结构，最后利用领域感知的掩码子结构以及中英通用领域数据和特定领域的数据训练得到多领域神经机器翻译模型。本发明对中英多领域自适应神经机器翻译实现有效的性能提升，为后续领域自适应神经机器翻译等研究提供强有力的支撑，解决了对于领域自适应中存在的领域偏移和领域间的参数干扰以及通用领域灾难性遗忘等问题会造成模型泛化能力不佳的问题。

专利名称：基于指针生成网络实现占位符消歧的蒙汉机器翻译方法      申请号：2020113936231     转让价格：面议  收藏
法律状态：已下证   类型：发明   关键词：网络传输 机器翻译   相似专利 发布日：2023/10/23  
摘要： 一种基于指针生成网络实现占位符消歧的蒙汉机器翻译方法，基于编码器‑解码器架构，其特征在于，还包括辅助网络和骨干网络，所述辅助网络为每个输入源词汇位置生成一个二进制门，动态地选择要关注的词汇，所述骨干网络为带有门控机制的注意力的指针生成网络；编码阶段，经编码器的词嵌入层，将源文编码成一个隐藏层状态，再由所述门控机制决定来自当前状态的信息是流入还是被占位符替换；解码阶段，利用指针生成网络复制源文能力和生成新词汇能力，搭配占位符上下文语境进行消歧，给出符合上下文语义的精准词义，在最后数据输出前，利用附加模块进行语言学检查，检测到可能翻译异常的情况做出标注，通过调整相关参数以达到最好的翻译效果。

专利名称：一种具有误差修正功能的蒙汉神经机器翻译方法      申请号：2020113828701     转让价格：面议  收藏
法律状态：已下证   类型：发明   关键词： 机器翻译   相似专利 发布日：2023/10/23  
摘要： 本发明一种具有误差修正功能的蒙汉神经机器翻译方法，基于编码器‑解码器的NMT模型，并在解码器中引入内容流‑查询流的双流自注意力机制，其中：所述内容流用于构建先前标记的表示，以及，用于校正先前预测输出；所述查询流使用位置嵌入作为决定要预测的下一个输出的位置的输入，以及，用于根据修正后的上下文以正常的从左向右顺序同时预测下一个输出。本发明将XLNET中的双流自注意力机制引入到NMT解码器中，并且在内容流中加入误差纠正，从而纠正翻译过程中的错误，提高翻译质量。

专利名称：一种译文重对齐的循环神经网络跨语言机器翻译方法      申请号：2019109767577     转让价格：面议  收藏
法律状态：已下证   类型：发明   关键词：网络传输 机器翻译   相似专利 发布日：2023/10/23  
摘要： 一种译文重对齐的循环神经网络的跨语言机器翻译方法，基于编码器‑解码器架构，其特征在于，编码器的循环神经网络和解码器的LSTM建模时，通过使用局部注意力方法生成的可变上下文向量和序列引导网络生成的序列引导向量，并配合重对齐方法，给出最符合原文语义的翻译序列。本发明翻译过程涉及上下文语境，并配合重对齐方法，可以得到更加接近人工翻译效果的目标语言文本。

专利名称：一种基于神经网络图灵机的蒙汉机器翻译方法      申请号：2019108068698     转让价格：面议  收藏
法律状态：已下证   类型：发明   关键词：网络传输 机器翻译   相似专利 发布日：2023/10/23  
摘要： 一种基于神经网络图灵机的蒙汉机器翻译方法，首先对蒙汉双语语料进行预处理，将蒙汉双语语料向量化，在此基础上构建出双语字典；然后通过神经网络图灵机(NTM)对存储进一步扩展，从LSTM的内部记忆单元扩展到外部存储器，引入内存机制，实现语义关系提取，给出两个实体词的语义关系；最后通过解码器模型训练，寻找最优解。与现有技术相比，本发明借助神经图灵机进行语义的分析，找出相关的语义知识进行提取，借助语义知识对于自然语言处理的精确性有很大的提升，同时利用CPU和GPU并行工作的方式对语料进行预处理，使得速度提高近一倍，进一步改进了整体翻译的质量。

专利名称：一种神经网络蒙汉机器翻译方法      申请号：2017110660251     转让价格：面议  收藏
法律状态：已下证   类型：发明   关键词：网络传输 机器翻译   相似专利 发布日：2023/10/23  
摘要： 一种神经网络蒙汉机器翻译方法，首先对大规模蒙汉双语语料做规范化处理，在此基础上构建出双语字典；然后进行建模，最终基于所搭建模型，实现机器翻译；其特征在于，所述建模包括编码器建模、解码器建模以及蒙汉双语词对齐所需的注意力层的建模，从而针对蒙古语特定词性的词语进行相应处理，以达到最好的翻译效果和最小的语义困惑度。本发明首先在翻译模型中包含了蒙古语词法信息，用编码器网络对蒙古语的编码进行了较为准确的刻画；其次，算法保证了蒙汉翻译质量；最后，通过运用神经网络，把蒙汉双语翻译问题分解为对蒙古语的编码和对汉语的解码两部分，提出了可扩展性强的神经网络算法，有效提高蒙汉机器翻译译文流利度和翻译质量。

专利名称：一种基于编码器-解码器的神经网络蒙汉机器翻译方法      申请号：201811251777X     转让价格：面议  收藏
法律状态：已下证   类型：发明   关键词：网络传输 机器翻译   相似专利 发布日：2023/10/23  
摘要： 一种基于编码器‑解码器的神经网络蒙汉机器翻译方法，利用一个编码器E和双层解码器D1和D2，编码器E将蒙文源语言编码成一个向量列表，然后，在编码器的隐藏层采用带有注意力机制的“回顾”步骤，在解码过程中，先由解码器D1得到softmax前的隐含状态以及草稿句子，接下来以编码器E和解码器D1的隐含状态作为解码器D2的输入，得到第二道序列，即最终的译文。本发明还在预处理阶段首先对汉语语料库进行了分字处理，对蒙古语词汇进行词干、词缀和格的附加成分的切分，并对蒙汉双语语料库采用单词片段的切词方式(BPE)处理，能够有效细化翻译粒度减少未登录词，然后使用Word2vec构建蒙汉词向量。对于未登录词，还构建了蒙汉专有词汇词典，从而有效提高翻译质量。

专利名称：融入分类词典的汉越神经机器翻译集外词处理方法      申请号：2019106349057     转让价格：面议  收藏
法律状态：已下证   类型：发明   关键词： 机器翻译   相似专利 发布日：2023/10/23  
摘要： 本发明涉及融入分类词典的汉越神经机器翻译集外词处理方法，属于自然语言处理技术领域。本发明对集外词进行了分类，并且发现不同类别的集外词可以采用不同的方法处理，然后有针对性的构建出分类词典，其中双语词典用以解决词表外稀有词的翻译问题，实体词典用以解决实体词翻译不准确的问题，规则词典用以解决数字、符号、时间和日期等词的翻译问题，然后在模型的前处理阶段通过查询分类词典进行集外词识别后，在模型的编码端对集外词进行标签替换，经过模型翻译后得到带有标签的翻译结果，再通过查询分类词典对标签进行翻译恢复。本发明通过将分类词典融入神经机器翻译，能更加准确的对集外词进行翻译，从而提升神经机器翻译系统的性能和效果。

专利名称：基于语法规约指导的神经机器翻译方法      申请号：2018107840728     转让价格：面议  收藏
法律状态：已下证   类型：发明   关键词： 机器翻译   相似专利 发布日：2023/03/30  
摘要： 本发明涉及一种基于语法规约指导的神经机器翻译方法，为了得到更加精准的神经翻译模型而设计。本发明基于语法规约指导的神经机器翻译方法，本发明对源端和目标端都进行指导：在源端，添加了注意力损失来指导注意力集中在源端短语上；在目标端通过一层子网络来指导目标端词关注到合适的目标端短语上。网络的源端和目标端构成一个汇总损失，称为指导损失，用于指导NMT。本发明能够有效地改善神经机器翻译质量。

专利名称：融入依存关系的神经机器翻译方法      申请号：2018107856463     转让价格：面议  收藏
法律状态：已下证   类型：发明   关键词： 机器翻译   相似专利 发布日：2023/03/30  
摘要： 本发明涉及一种融入依存关系的神经机器翻译方法，为了得到更加精准的神经翻译模型而设计。本发明融入依存关系的神经机器翻译方法，解析出源端句子的依存树，确定源端句子词与词之间的关联性信息；基于所述依存关系信息，确定依存关联性损失Δdep，进而指导得到句对网络整体损失。本发明在源端添加自注意力机制，并将自注意力机制融入依存指导。

专利名称：基于模拟未来时刻的翻译信息的神经机器翻译方法      申请号：2018107856497     转让价格：面议  收藏
法律状态：已下证   类型：发明   关键词： 机器翻译   相似专利 发布日：2023/03/30  
摘要： 本发明涉及一种基于模拟未来时刻的翻译信息的神经机器翻译方法，为获得良好的神经机器翻译而设计。本发明模拟未来时刻的翻译信息，从未来翻译长度的角度和未来翻译所提供的上下文角度进行模拟，本发明显著提高了神经机器翻译模型NMT的翻译质量。