恭喜內(nèi)蒙古工業(yè)大學蘇依拉獲國家專利權
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龍圖騰網(wǎng)恭喜內(nèi)蒙古工業(yè)大學申請的專利一種基于深度殘差收縮網(wǎng)絡和seq2seq的蒙漢機器翻譯方法獲國家發(fā)明授權專利權,本發(fā)明授權專利權由國家知識產(chǎn)權局授予,授權公告號為:CN115577720B 。
龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權局官網(wǎng)在2025-05-06發(fā)布的發(fā)明授權授權公告中獲悉:該發(fā)明授權的專利申請?zhí)?專利號為:202211137746.8,技術領域涉及:G06F40/58;該發(fā)明授權一種基于深度殘差收縮網(wǎng)絡和seq2seq的蒙漢機器翻譯方法是由蘇依拉;張旋;仁慶道爾吉;吉亞圖;烏尼爾;路敏設計研發(fā)完成,并于2022-09-19向國家知識產(chǎn)權局提交的專利申請。
本一種基于深度殘差收縮網(wǎng)絡和seq2seq的蒙漢機器翻譯方法在說明書摘要公布了:一種基于深度殘差收縮網(wǎng)絡和seq2seq的蒙漢機器翻譯方法,建立蒙古語字典和漢語字典,利用YOLO?V7對圖像進行目標檢測,得到包含文本信息的特征圖矩陣,使用CBOW將蒙古語文本生成詞向量,為特征圖矩陣加權;將加權后特征圖矩陣送入深度殘差收縮網(wǎng)絡,剔除圖像中與蒙古語文本不相關的特征;使用LSTM編碼器對所述詞向量進行編碼,與深度殘差收縮網(wǎng)絡的特征輸出融合,輸入基于注意力機制的LSTM解碼器,并利用注意力機制,不斷更新狀態(tài),直至輸出結果;使用基于GAN的SN?GAN攻擊方法攻擊訓練完成的模型,直至生成的對抗樣本真實自然。本發(fā)明解決了由于數(shù)據(jù)稀疏帶來的欠擬合問題,提高蒙漢翻譯質(zhì)量。
本發(fā)明授權一種基于深度殘差收縮網(wǎng)絡和seq2seq的蒙漢機器翻譯方法在權利要求書中公布了:1.一種基于深度殘差收縮網(wǎng)絡和seq2seq的蒙漢機器翻譯方法,其特征在于,包括:步驟1:建立蒙古語字典和漢語字典,蒙古語字典包含若干蒙文字符,漢語字典包含若干漢字;對蒙古語文本和圖像,利用YOLO-V7對圖像進行目標檢測,得到包含文本信息的特征圖矩陣,然后使用CBOW模型將蒙古語文本生成詞向量,并利用所述詞向量為所述特征圖矩陣加權;其中所述文本是對圖像內(nèi)容的部分描述;步驟2:將加權后的特征圖矩陣送入深度殘差收縮網(wǎng)絡,調(diào)整深度殘差收縮網(wǎng)絡中的閾值,使用軟閾值化函數(shù)將與蒙古語文本不相關的部分閾值置為0,以剔除圖像中與蒙古語文本不相關的特征,使得輸出的特征只包含與蒙古語文本有關的特征;步驟3:使用LSTM編碼器對所述詞向量進行編碼,然后將其編碼輸出與深度殘差收縮網(wǎng)絡的特征輸出融合,將融合后的特征輸入基于注意力機制的LSTM解碼器,并利用注意力機制,不斷更新狀態(tài),直至輸出結果;步驟4:使用基于GAN的SN-GAN攻擊方法攻擊訓練完成的模型,直至生成的對抗樣本真實自然,且生成器對任意的輸入均能夠穩(wěn)定生成相應的對抗樣本時結束,得到最終的翻譯模型,利用該最終的翻譯模型,執(zhí)行蒙漢翻譯。
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