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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增强词汇一致性的神经机器翻译方法、设备和存储介质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：CN114462434B 。

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：202111582619.4，技术领域涉及：G06F40/58；该发明授权增强词汇一致性的神经机器翻译方法、设备和存储介质是由周玉;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。

本增强词汇一致性的神经机器翻译方法、设备和存储介质在说明书摘要公布了：本公开提供一种增强词汇一致性的神经机器翻译方法，包括：通过训练获得标准的句子级Transformer翻译模型，获得初始化“目标端‑源端”注意力权重；对于输入Transformer翻译模型的篇章，抽取语义上下文向量和一致性上下文向量；利用一致性上下文向量对篇章中每组重复的源端单词生成对应的唯一的一致性概率分布；利用一致性上下文向量和语义上下文向量，评估源端重复单词需要被翻译一致的置信度；在Transformer翻译模型解码时刻借助注意力权重计算当前解码时刻最终的词表预测概率分布。本公开还包括对应的增强词汇一致性的神经机器电子设备和可读存储介质。

本发明授权增强词汇一致性的神经机器翻译方法、设备和存储介质在权利要求书中公布了：1.一种增强词汇一致性的神经机器翻译方法，其特征在于，包括：通过训练获得标准的句子级Transformer翻译模型，获得初始化“目标端-源端”注意力权重；对于输入Transformer翻译模型的篇章，抽取语义上下文向量和一致性上下文向量；利用一致性上下文向量对篇章中每组重复的源端单词生成对应的唯一的一致性概率分布；利用一致性上下文向量和语义上下文向量，通过线性分类器评估源端重复单词需要被翻译一致的置信度；在Transformer翻译模型解码时刻借助注意力权重计算当前解码时刻最终的词表预测概率分布；所述利用一致性上下文向量对篇章中每组重复的源端单词生成对应的唯一的一致性概率分布中，第n组重复单词的一致性概率分布通过该组单词的全局一致性上下un生成： 其中，W和b是需要学习的模型参数；W1是一个线性变换矩阵，d为隐向量维度；所述通过线性分类器评估源端重复单词需要被翻译一致的置信度中，对于第i个源语言句子中的任意单词xi,j，计算过程如下： 其中，和为待学习的网络参数；上式中，如果xi,j属于第i,j组重复的单词，则利用一个两层线性网络计算翻译一致的置信度，网络的输入包括编码状态向量hi,j，对应的一致性上下文向量ui,j，和所在句子的语义上下文向量vi；如果xi,j是一个非重复单词，则其翻译一致的置信度为0。

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