恭喜天津光电通信技术有限公司王鹏飞获国家专利权
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龙图腾网恭喜天津光电通信技术有限公司申请的专利一种基于深度学习的机器翻译设计方法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：CN116187350B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-30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：202211454321.X，技术领域涉及：G06F40/58；该发明授权一种基于深度学习的机器翻译设计方法是由王鹏飞;封晨;李一帆;杨文;孙冠群;吕晓钢;王通宇;武欣桐;杨琳;纪腾飞设计研发完成，并于2022-11-21向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于深度学习的机器翻译设计方法在说明书摘要公布了：一种基于深度学习的机器翻译设计方法，该方法包括数据预处理，数据预训练以及数据微调；首先对输入语料数据进行预处理，并使用多种语言的语料数据进行数据预训练，在预训练的基础上，使用源语言与目标语言的语料对数据进行模型微调。本发明打破了语言和语种的限制，对语料数据的依赖较小，使用较少的语料数据就可以得到较好的翻译结果，可显著提高多语言机器翻译的效果，尤其是大大提高小语种的翻译效果。
本发明授权一种基于深度学习的机器翻译设计方法在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的机器翻译设计方法，利用Django服务载体作为实现平台，其特征在于：该方法包括数据预处理，数据预训练以及数据微调；步骤1，所述的数据预处理，是根据不同语言选择不同分词器对输入语料数据进行分词，并对分词后语料数据使用bpe分词方法将语料拆分为词元，对输入语料添加语言标记符，用于在混合语料中区分多种语言，使用RAS随机替换，将部分词元替换为其他语言的同义词；步骤2，所述的数据预训练，是对经过数据预处理的多种语言的语料数据进行预训练，将语料数据置入Transformer网络结构，通过编码-解码的方式进行训练，获得预训练模型；步骤3，所述的数据微调，是对预训练模型的效果进行微调，使用经过数据预处理的源语言与目标语言数据进行训练，得到微调模型，模型承担指定语言对指定领域的翻译任务；通过以上的步骤，实现深度学习模型的构建及对不同语言对的翻译模型的快速迭代。
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1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
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