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申请/专利权人：延安大学西安创新学院
摘要：本发明涉及人工智能技术领域，具体为一种基于人工智能的多任务翻译方法及系统，包括以下步骤：基于历史翻译数据和用户反馈信息，执行语法校正、语义分析和文化适应性评估，并进行模拟测试，优化多种翻译任务的处理过程，生成优化的网络架构。本发明中，通过并行处理多种语言的翻译任务，采用实时更新和持续优化策略，提高了处理速度与适应性，实时更新使模型能够立即吸收新数据，有效响应语言使用的实时变化，自动错误检测与纠正机制则显著提升了翻译准确性，减少了对人工干预的依赖，从而提高了自动化水平和整体效率，集成多任务处理与实时反馈监控使模型适应不同语种，保持了翻译输出的一致性和准确性，增强了翻译的灵活性和扩展性。
主权项：1.一种基于人工智能的多任务翻译方法，其特征在于，包括以下步骤：基于历史翻译数据和用户反馈信息，执行语法校正、语义分析和文化适应性评估，并进行模拟测试，优化多种翻译任务的处理过程，生成优化的网络架构；基于所述优化的网络架构，通过在线随机梯度下降算法，并行处理多语言翻译任务，对翻译模型进行实时更新，响应新输入的数据，并提取BLEU分数，生成性能指标信息；基于所述性能指标信息，识别翻译质量低下的原因，包括常见语法错误或语境不当，进行错误类型分析，并调整翻译模型的结构参数，生成结构优化计划；基于所述结构优化计划，修改翻译模型结构并重新训练，匹配当前多任务翻译的需求，并监控翻译过程中的实时反馈信息，生成多任务反馈监控记录；基于所述多任务反馈监控记录，利用循环神经网络，自动检测和纠正多种翻译任务过程中的潜在错误，更新错误识别模型，并优化错误处理的准确性和效率，生成跨任务错误管理模型；基于所述跨任务错误管理模型，设置用户反馈循环机制，持续从用户处收集翻译质量反馈信息，并对反馈信息进行分析，优化翻译模型，生成翻译模型调整结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 延安大学西安创新学院 一种基于人工智能的多任务翻译方法及系统
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