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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汉字到通用盲文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：CN114429127B 。

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：202111566326.7，技术领域涉及：G06F40/289；该发明授权一种汉字到通用盲文的转换方法及系统是由王向东;王子和;姚鑫;刘宏;钱跃良设计研发完成，并于2021-12-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种汉字到通用盲文的转换方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提出一种汉字到通用盲文的转换方法和系统，包括：构建深度学习模型，且该深度学习模型具有两个共享特征编码的子任务分支，其中一条子任务分支用于根据盲文规则将汉语文本分词，另一条子任务分支用于为每个汉字标注拼音及对应声调；使用已标记盲文分词的汉字语料和汉字拼音的对照语料，交替训练该深度学习模型的两个子任务分支，直到两子任务分支的损失函数均收敛或达到预设迭代次数，保存当前深度学习模型作为识别模型；将待通用盲文转换的汉字数据输入该识别模型，得到该汉字数据的分词信息和带调拼音信息，并基于该分词信息和该带调拼音信息，以将该汉字数据转换为对应的通用盲文文本。本发明可以实现汉字到盲文的实时准确转换。

本发明授权一种汉字到通用盲文的转换方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种汉字到通用盲文的转换方法，其特征在于，包括：步骤1、构建深度学习模型，且该深度学习模型具有两个共享特征编码的子任务分支，其中一条子任务分支用于根据盲文规则将汉语文本分词，另一条子任务分支用于为每个汉字标注拼音及对应声调；步骤2、使用已标记盲文分词的汉字语料和汉字拼音的对照语料，交替训练该深度学习模型的两个子任务分支，直到两子任务分支的损失函数均收敛或达到预设迭代次数，保存当前深度学习模型作为识别模型；步骤3、将待通用盲文转换的汉字数据输入该识别模型，得到该汉字数据的分词信息和带调拼音信息，并基于该分词信息和该带调拼音信息，以将该汉字数据转换为对应的通用盲文文本；该深度学习模型的底层为BERT，在BERT的上层分别连接了两个全连接层，一个用于预测输入文本的分词信息，另一个用于预测输入文本的拼音信息。

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