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申请/专利权人：深圳新芯智能有限公司

摘要：本发明公开了一种多国语言翻译方法、装置、计算机设备及存储介质，该方法包括：获取目标设备的多国语言翻译词条，并对多国语言翻译词条进行核对，将每一语言的翻译词条与其他语言对应的翻译词条映射，得到不同语言下的词条映射关系；对每一语言创建第一枚举变量，对每一语言下的每一翻译词条创建第二枚举变量；基于词条映射关系创建词条匹配函数，对不同语言创建语言选择设置函数；响应于用户对语言选择设置函数的调用，基于第一枚举变量确定目标语言；获取用户对目标设备的输入词条，基于第二枚举变量确定对应的目标词条；利用词条匹配函数匹配输出目标词条在目标语言下的翻译词条。本发明能够有效提高多国语言翻译的精度、效率以及适用性。

主权项：1.一种多国语言翻译方法，其特征在于，包括：获取目标设备的多国语言翻译词条，并对多国语言翻译词条进行核对，然后将每一语言的翻译词条与其他语言对应的翻译词条一一映射，得到不同语言下的词条映射关系；对每一语言创建第一枚举变量，以及对每一语言下的每一翻译词条创建第二枚举变量；基于所述词条映射关系创建词条匹配函数，以及对不同语言创建语言选择设置函数；响应于用户对所述语言选择设置函数的调用，基于所述第一枚举变量确定目标语言；获取用户对所述目标设备的输入词条，基于所述第二枚举变量确定所述输入词条对应的目标词条；利用所述词条匹配函数匹配输出所述目标词条在所述目标语言下的翻译词条；所述获取用户对所述目标设备的输入词条，基于所述第二枚举变量确定所述输入词条对应的目标词条，包括：当用户对所述目标设备输入文本时，获取对应的输入文本；通过句法依存分析对所述输入文本构建图网络；利用图卷积神经网络对所述输入文本与所述图网络进行融合，得到文本向量，以及对所述第二枚举变量与所述图网络进行融合，得到词条向量；利用所述词条向量对图卷积神经网络进行学习，并利用学习后的图卷积神经网络对文本向量进行预测，以得到所述输入文本中的词条起始概率和词条终止概率；将所述词条起始概率和词条终止概率分别作为所述输入文本的起始索引和终止索引，并将所述起始索引和终止索引之间的文本作为所述输入词条，然后结合所述第二枚举变量确定所述目标词条。

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