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龙图腾网恭喜北京中科凡语科技有限公司申请的专利篇章级神经机器翻译系统、方法、存储设备以及电子设备获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN114462432B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-25发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202111582595.2，技术领域涉及：G06F40/58；该发明授权篇章级神经机器翻译系统、方法、存储设备以及电子设备是由周玉;亢晓勉设计研发完成，并于2021-12-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本篇章级神经机器翻译系统、方法、存储设备以及电子设备在说明书摘要公布了：本公开提供了一种篇章级神经机器翻译系统，包括：全局上下文抽取模块，用于提取语义上下文向量和一致性上下文向量；编码端增强模块，用于在源端单词的编码状态向量中融合语义上下文向量和一致性上下文向量，所述编码端增强模块的输入为Transformer模型多层编码器的输出，所述编码端增强模块的输出作为Transformer模型多层解码器的输入。本公开还涉及篇章级神经机器翻译方法、存储设备以及电子设备。

本发明授权篇章级神经机器翻译系统、方法、存储设备以及电子设备在权利要求书中公布了：1.一种篇章级神经机器翻译系统，其特征在于，包括：全局上下文抽取模块，用于提取语义上下文向量和一致性上下文向量；编码端增强模块，用于在源端单词的编码状态向量中融合语义上下文向量和一致性上下文向量，所述编码端增强模块的输入为Transformer模型多层编码器的输出，所述编码端增强模块的输出作为Transformer模型多层解码器的输入；所述语义上下文向量通过如下方式提取：在篇章中的每个句子前加入一个字符标签“DOC”，利用Transformer多层编码器的自注意力机制，标签“DOC”的状态向量能够编码所在句子内的单词信息；在完成句子编码后，语义上下文向量抽取模块抽取每个句子的“DOC”标签向量作为该句的语义表征，从而得到篇章文档的一组句子级语义向量{h1，DOC，h2，DOC，…，hI，DOC}；将该组向量输入到与标准Transformer模型的编码器结构相同的一层编码层中，以建模句子之间的语义关联，从而生成融合全局信息的语义上下文向量；所述一致性上下文向量通过如下方式提取：篇章中的每组重复单词对应一个全局一致性上下文向量，如果第i个句子中的第j个单词xi,j属于篇章中的第n组重复单词，则一致性上下文向量抽取模块将xi,j的编码状态向量hi,j抽取到所对应的重复词向量集合中,因此包含篇章中所有属于第n组重复单词的编码状态向量；之后，生成第n组重复单词的全局一致性上下文向量un：其中，MaxPooling·的输入为中的所有元素，对元素按维度进行最大池化操作，输出为一个向量；篇章中属于同一组的重复单词共享同一个一致性上下文向量；整个篇章的全局一致性上下文向量集合为u＝{u1，…，un}；编码端增强模块通过如下方式在源端单词的编码状态向量中融合语义上下文向量和一致性上下文向量：对于任意一个单词xi,j，如果xi,j为重复单词，将其所属重复单词的组别记为第i,j组，1≦i,j≦N,则其编码状态向量hi,j与对应的一致性上下文向量ui,j通过下列方式进行融合：ri，j＝σFNN[ui，j；hi，j] 其中FNN·表示前馈神经网络，σ·代表sigmoid激活函数，[·；·]代表向量拼接操作；一致性增强后的编码状态向量记作门控权重ri，j平衡单词各自的句子级编码状态向量和其对应的全局一致性上下文向量；如果xi，j为非重复单词，则将其编码状态向量hi，j与其所在句子的语义上下文向量vi进行融合：r′i，j＝σFNN[vi；hi，j] 对于标签“DOC”，直接使用vj作为其最终增强后的编码状态向量。

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