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龙图腾网恭喜中国科学院计算技术研究所申请的专利一种通用盲文到汉字的转换方法及系统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：CN114970453B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-08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：202210569910.6，技术领域涉及：G06F40/117；该发明授权一种通用盲文到汉字的转换方法及系统是由王向东;姚鑫;刘宏;钱跃良设计研发完成，并于2022-05-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种通用盲文到汉字的转换方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提出一种通用盲文到汉字的转换方法和系统，其特征在于，包括：构建深度学习模型，由通用盲文文本生成拼音音节序列和分词标记序列，经由深度学习模型的嵌入层向量化后拼接得到融合盲文分词信息的拼音嵌入向量，分别输入深度学习模型的局部语义特征提取层和全局语义特征提取层；得到局部语义信息和上下文语义信息，将两者拼接后输入全连接层得到通用盲文文本对应的汉字文本。本发明通过拼音音节嵌入与分词信息嵌入拼接为一个总体的嵌入向量，以及局部语义特征提取层和全局语义特征提取层共享嵌入层结合的特征提取模块，实现了高准确率的通用盲文‑汉字转换。

本发明授权一种通用盲文到汉字的转换方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种通用盲文到汉字的转换方法，其特征在于，包括：步骤1、构建包括局部语义特征提取层和全局语义特征提取层的深度学习模型，获取待转换的通用盲文文本，且该局部语义特征提取层和该全局语义特征提取层共享嵌入层和全连接层；步骤2、由该通用盲文文本生成拼音音节序列和分词标记序列，经由嵌入层向量化后拼接得到融合盲文分词信息的拼音嵌入向量，分别输入该局部语义特征提取层和该全局语义特征提取层；步骤3、该局部语义特征提取层提取该拼音嵌入向量的局部语义信息，该全局语义特征提取层提取该拼音嵌入向量中具有时序关系的上下文语义信息，将该局部语义信息和该上下文语义信息拼接后输入全连接层得到该通用盲文文本对应的汉字文本；该局部语义特征提取层包括三种不同高度的卷积核，高度分别为1、3和5，每种高度分别有两个卷积核，每个卷积核通过对该拼音嵌入向量做卷积运算得到特征向量，最终得到融合6个特征空间的特征向量，得到局部语义信息；该全局语义特征提取层采用双向门控循环单元网络实现该上下文语义信息的抓取。

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