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文字说明：

T=题名（书名、题名），A=作者（责任者），K=主题词，P=出版物名称，PU=出版社名称，O=机构（作者单位、学位授予单位、专利申请人），L=中图分类号，C=学科分类号，U=全部字段，Y=年（出版发行年、学位年度、标准发布年）

检索规则说明：

AND代表“并且”；OR代表“或者”；NOT代表“不包含”；(注意必须大写,运算符两边需空一格)

检索范例：

范例一：(K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 AND Y=1982-2016
范例二：P=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT K=Visual AND Y=2011-2016

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文献类型

10 篇 专利

馆藏范围

10 篇 电子文献
0 种 纸本馆藏

日期分布

机构

4 篇 腾讯科技有限公司
2 篇 中国科学院自动化...
2 篇 中国科学院合肥物...
2 篇 国家计算机网络与...
1 篇 搜狗智能科技有限...
1 篇 江苏省舜禹信息技...
1 篇 北京搜狗科技发展...

作者

3 篇 卫林钰
2 篇 陈雷
2 篇 郑守国
2 篇 赵晓航
2 篇 盛文溢
2 篇 马宏远
2 篇 王迪
2 篇 陈晟
2 篇 杨月奎
2 篇 杨振新
2 篇 朱泽德
2 篇 曾新华
2 篇 贲国生
2 篇 宗成庆
2 篇 李华龙
2 篇 张健
2 篇 周龙
2 篇 翁士状
2 篇 杜翠兰
2 篇 李淼

语言

10 篇 中文

检索条件"主题词=源语言词汇"

共 10 条记录，以下是1-10 订阅

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详细简洁

排序：

同声翻译方法、装置和计算机设备

同声翻译方法、装置和计算机设备

引用

作者：孟凡东翟俊杰杨月奎王迪 518057 广东省深圳市南山区高新区科技中一路腾讯大厦35层

本申请提供一种同声翻译方法、装置和计算机设备，其中方法包括：获取待翻译的源语言语音信号；对源语言语音信号进行语音识别，生成源语言词汇序列和源语言拼音序列；将源语言词汇序列和源语言拼音序列分别输入对应的编码器，获取与源... 详细信息

标准号: CN110147554B

本申请提供一种同声翻译方法、装置和计算机设备，其中方法包括：获取待翻译的源语言语音信号；对源语言语音信号进行语音识别，生成源语言词汇序列和源语言拼音序列；将源语言词汇序列和源语言拼音序列分别输入对应的编码器，获取与源语言语音信号对应的词汇向量序列和拼音向量序列；将词汇向量序列和拼音向量序列输入解码器，生成源语言语音信号对应的目标语言序列，由于源语言拼音序列一般不会出错，结合源语言拼音序列来确定源语言语音信号对应的目标语言序列，能够校正源语言词汇序列中的部分错误，从而提高同声翻译效率，提高对语音识别错误的容错能力。

关键词：源语言语音信号拼音序列向量序列目标语言语言词汇语音识别翻译拼音词汇计算机设备输入解码器源语言词汇容错能力编码器生成源校正源出错申请

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基于深层神经网络翻译模型的解码方法

基于深层神经网络翻译模型的解码方法

引用

作者：张家俊周龙马宏远杜翠兰张翠赵晓航宗成庆 100190 北京市海淀区中关村东路95号

本发明涉及语言处理领域，提出了一种基于深层神经网络翻译模型的解码方法，旨在解决机器翻译模型中模型训练复杂度高、训练难度大解码速度慢等问题。该方法的具体实施方式包括：对待翻译语句进行分词处理，得到源语言词汇；步骤2，使... 详细信息

标准号: CN108647214B

本发明涉及语言处理领域，提出了一种基于深层神经网络翻译模型的解码方法，旨在解决机器翻译模型中模型训练复杂度高、训练难度大解码速度慢等问题。该方法的具体实施方式包括：对待翻译语句进行分词处理，得到源语言词汇；步骤2，使用自动对齐工具对预设的翻译模型词汇表中的语料进行词对齐，得到与所述源语言词汇对齐的目标语言单词；步骤3，基于步骤2所得到的目标语言单词，确定出所述待翻译语句的目标端动态词汇表，根据预先构建的翻译模型，使用柱搜索方法解码出的语句作为所述翻译模型的输出；其中，所述翻译模型为基于门限残差机制和平行注意力机制的深层神经网络。本发明提升了模型翻译质量，提高了模型解码速度。

关键词：翻译解码语句目标语言单词源语言词汇神经网络对齐词汇表机器翻译注意力机制分词处理模型翻译模型解码模型训练语言处理自动对齐复杂度目标端残差构建门限语料预设搜索输出

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神经网络文本翻译模型的运行方法、装置、设备、及介质

神经网络文本翻译模型的运行方法、装置、设备、及介质

引用

作者：单杰 210019 江苏省南京市奥体大街69号新城科技大厦01栋12层

本公开实施例公开了一种神经网络文本翻译模型的运行方法、装置、电子设备、及存储介质，所述神经网络文本翻译模型，包括编码器层、注意力机制层、以及解码器层，方法包括：将源语言词汇序列输入编码器层进行处理，以形成隐结构向量；... 详细信息

标准号: CN111401078A

本公开实施例公开了一种神经网络文本翻译模型的运行方法、装置、电子设备、及存储介质，所述神经网络文本翻译模型，包括编码器层、注意力机制层、以及解码器层，方法包括：将源语言词汇序列输入编码器层进行处理，以形成隐结构向量；控制注意力机制层生成词汇对齐表；将隐结构向量和翻译各个词汇时的上下文向量输入解码器层进行处理，以生成目标语言词汇序列；获取所述目标语言词汇序列中的未知文字，根据所述词汇对齐表确定所述未知文字对应所述源语言词汇序列中的源语言词汇；对所述源语言词汇进行翻译得到目标语言词汇；将所述目标语言词汇序列中的所述未知文字用所述目标语言词汇替换，能减少乃至完全消除翻译结果中的未知文字。

关键词：目标语言源语言词汇词汇词汇序列注意力机制结构向量神经网络文本翻译对齐编码器解码器上下文向量输入解码器翻译存储介质电子设备翻译结果序列输入替换

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同声翻译方法、装置和计算机设备

同声翻译方法、装置和计算机设备

引用

作者：孟凡东翟俊杰杨月奎王迪 518057 广东省深圳市南山区高新区科技中一路腾讯大厦35层

标准号: CN110147554A

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一种数据处理方法、装置和用于数据处理的装置

一种数据处理方法、装置和用于数据处理的装置

引用

作者：姜里羊王宇光阳家俊施亮亮卫林钰陈伟 100084 北京市海淀区中关村东路1号院9号楼搜狐网络大厦9层01房间

本发明实施例提供了一种数据处理方法、装置和用于数据处理的装置。其中的方法具体包括：确定用户的触发操作对应的第一词汇；依据源语言文本中源语言词汇与翻译结果中目标语言词汇之间的映射信息，确定所述第一词汇与第二词汇之间的目... 详细信息

标准号: CN109165389A

本发明实施例提供了一种数据处理方法、装置和用于数据处理的装置。其中的方法具体包括：确定用户的触发操作对应的第一词汇；依据源语言文本中源语言词汇与翻译结果中目标语言词汇之间的映射信息，确定所述第一词汇与第二词汇之间的目标映射信息；其中，所述第一词汇与所述第二词汇分别位于页面的不同区域，所述区域包括：源语言文本区域和翻译结果区域；依据所述目标映射信息，在所述源语言文本区域和所述翻译结果区域中对所述第一词汇和所述第二词汇进行标记处理。本发明实施例可以降低翻译结果的修改难度，进而可以提高翻译结果的修改效率。

关键词：词汇翻译结果映射信息文本区域数据处理源语言源语言词汇源语言文本标记处理触发操作目标语言

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基于深层神经网络翻译模型的解码方法

基于深层神经网络翻译模型的解码方法

引用

作者：张家俊周龙马宏远杜翠兰张翠赵晓航宗成庆 100190 北京市海淀区中关村东路95号

标准号: CN108647214A

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机器翻译方法及装置

机器翻译方法及装置

引用

作者：贲国生 518000 广东省深圳市福田区振兴路赛格科技园2栋东403室

本发明公开了一种机器翻译方法及装置，属于文本处理技术领域。包括：获取当前文本中待翻译的第一源语言词汇，并确定第一源语言词汇对应的至少一个待选目标语言词汇；根据语料库确定每个待选目标语言词汇与当前文本中已翻译的每个第二... 详细信息

标准号: CN104794110B

本发明公开了一种机器翻译方法及装置，属于文本处理技术领域。包括：获取当前文本中待翻译的第一源语言词汇，并确定第一源语言词汇对应的至少一个待选目标语言词汇；根据语料库确定每个待选目标语言词汇与当前文本中已翻译的每个第二源语言词汇对应的目标语言词汇间的第一逐点互信息，并根据语料库确定每个待选目标语言词汇与第二源语言词汇间的第二逐点互信息；根据每个待选目标语言词汇对应的第一逐点互信息和第二逐点互信息确定第一源语言词汇的翻译结果。本发明通过同时采用目标语言端间的逐点互信息及源语言端到目标语言端间的逐点互信息来对待翻译的源语言词汇进行翻译，因此，将源语言翻译成目标语言时翻译的质量较高。

关键词：源语言词汇互信息待选目标目标语言语言词汇翻译语料库文本源语言翻译机器翻译翻译结果文本处理源语言词汇

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一种交互式抽取可比语料与双语词典的方法及其装置

一种交互式抽取可比语料与双语词典的方法及其装置

引用

作者：朱泽德王绍祺李淼张健陈雷杨振新卫林钰曾新华郑守国李华龙翁士状盛文溢高会议陈晟 230031 安徽省合肥市蜀山湖路350号

本发明涉及一种交互式抽取可比语料与双语词典的方法及其装置，解决了领域种子双语词典规模不足条件下难以识别可比语料和可比度不同条件下难以提取互译词汇的缺陷。本发明包括：对文档进行词性还原、分词、去停用词，得到预处理后的文... 详细信息

标准号: CN104572634B

本发明涉及一种交互式抽取可比语料与双语词典的方法及其装置，解决了领域种子双语词典规模不足条件下难以识别可比语料和可比度不同条件下难以提取互译词汇的缺陷。本发明包括：对文档进行词性还原、分词、去停用词，得到预处理后的文档集合以及词汇集合；分别构建源语言文档‑目标语言文档、源语言词汇‑目标语言词汇、双语词汇对‑双语文档对的关系；迭代增强计算双语文档对和双语词汇对的权重；选择权重最大的双语文档对构建可比语料，选择权重最大的双语词汇对构建双语词典。通过不同语言文档相似性促进不同语言词汇相似性的判断，不同语言词汇的相似性增强不同语言文档的相似性，二者交互式迭代增强实现同步抽取可比语料和双语词典。

关键词：双语词典文档语料双语词汇构建迭代增强语言词汇语言文档选择权抽取词汇预处理目标语言文档相似性增强源语言词汇源语言文档不同条件词汇集合目标语言文档集合停用词词性分词互译权重还原

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一种交互式抽取可比语料与双语词典的方法及其装置

一种交互式抽取可比语料与双语词典的方法及其装置

引用

作者：朱泽德王绍祺李淼张健陈雷杨振新卫林钰曾新华郑守国李华龙翁士状盛文溢高会议陈晟 230031 安徽省合肥市蜀山湖路350号

标准号: CN104572634A

本发明涉及一种交互式抽取可比语料与双语词典的方法及其装置，解决了领域种子双语词典规模不足条件下难以识别可比语料和可比度不同条件下难以提取互译词汇的缺陷。本发明包括：对文档进行词性还原、分词、去停用词，得到预处理后的文档集合以及词汇集合；分别构建源语言文档-目标语言文档、源语言词汇-目标语言词汇、双语词汇对-双语文档对的关系；迭代增强计算双语文档对和双语词汇对的权重；选择权重最大的双语文档对构建可比语料，选择权重最大的双语词汇对构建双语词典。通过不同语言文档相似性促进不同语言词汇相似性的判断，不同语言词汇的相似性增强不同语言文档的相似性，二者交互式迭代增强实现同步抽取可比语料和双语词典。

关键词：文档不同语言双语词典词汇语料双语词汇构建双语迭代增强目标语言选择权重文档相似性相似性增强源语言词汇不同条件同步抽取文档集合语言文档预处理后停用词词性分词互译权重一种还原抽取集合识别提取计算判断不足涉及促进解决进行

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机器翻译方法及装置

机器翻译方法及装置

引用

作者：贲国生 518000 广东省深圳市福田区振兴路赛格科技园2栋东403室

标准号: CN104794110A

关键词：目标语言源语言词汇互信息词汇语料库文本机器翻译方法源语言翻译翻译结果文本处理源语言

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