[发明专利]基于人工智能的信息输出方法和装置

权利要求书

1.一种基于人工智能的信息输出方法，包括：

接收待翻译的源语句并输入第一机器翻译模型，得到目标语句，其中，所述第一机器翻译模型用于表征第一自然语言的源语句与第二自然语言的目标语句的对应关系；

将所述源语句和所述目标语句输入改写判定模型，输出所述源语句的类别，其中，所述改写判定模型用于表征源语句、目标语句以及源语句的类别的对应关系，所述类别包括改写和不改写；

若所述类别为改写，则通过所述源语句查询改写规则表，得到改写后的源语句，其中，所述改写规则表用于表征源语句与改写后的源语句的对应关系，再将所述改写后的源语句输入所述第一机器翻译模型，得到与所述改写后的源语句对应的最终目标语句作为翻译结果输出。

2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述方法还包括：

获取至少一个语句组合，其中，所述至少一个语句组合中每个语句组合包括第一源语句和第一目标语句；

对于所述至少一个语句组合中每个语句组合的第一源语句，将该第一源语句输入所述第一机器翻译模型，得到第二目标语句；

对于所述至少一个语句组合中每个语句组合的第一目标语句，将该第一目标语句输入第二机器翻译模型，得到第二源语句，并将该第二源语句输入所述第一机器翻译模型，得到第三目标语句，其中，所述第二机器翻译模型用于表征所述第二自然语言的目标语句与所述第一自然语言的源语句的对应关系；

对于所述至少一个语句组合中每个语句组合，确定该语句组合对应的第一目标语句与第二目标语句之间的第一相似度，以及该语句组合对应的第一目标语句与第三目标语句之间的第二相似度，若所述第二相似度大于所述第一相似度，则根据该语句组合中的第一源语句和第二源语句生成改写源语句组合。

3.根据权利要求2所述的方法，其中，所述改写规则表通过如下步骤生成：

获取至少一个改写源语句组合，其中，所述至少一个改写源语句组合中每个改写源语句组合包括第一源语句和第二源语句；

对于所述至少一个源语句组合改写源语句组合中每个源语句组合改写源语句组合，对该源语句组合改写源语句组合中的第一源语句进行分词得到第一词语集合，并对该源语句组合改写源语句组合中的第二源语句进行分词得到第二词语集合，将所述第一词语集合中的第一词语和所述第二词语集合中的第二词语进行语义对齐，生成至少一个对齐词语组合，从所述至少一个对齐词语组合中提取第一词语和第二词语不同的对齐词语组合作为改写词语组合；

根据所述至少一个改写源语句组合对应的每个改写词语组合生成改写词语组合集合，并确定每个改写词语组合在所述改写词语组合集合中出现的概率；

按照概率由大到小的顺序根据所述改写词语组合集合生成改写规则表。

4.根据权利要求3所述的方法，其中，所述按照概率由大到小的顺序根据所述改写词语组合集合生成改写规则表，包括：

确定所述改写词语组合集合中每个改写词语组合对应的第二源语句与所述第一自然语言的语法规则的匹配度，并根据所述匹配度修正每个改写词语组合在所述改写词语组合集合中出现的概率；

按照修正后的概率由大到小的顺序根据所述改写词语组合集合生成改写规则表。

5.根据权利要求3或4所述的方法，其中，所述通过所述源语句查询改写规则表，得到改写后的源语句，包括：

查询所述改写规则表中与所述源语句对应的概率最高的源语句作为改写后的源语句。

6.根据权利要求2所述的方法，其中，所述改写判定模型通过如下步骤生成：

将第二相似度大于第一相似度的第一目标语句和第一源语句作为正样本，并将第二相似度小于等于第一相似度的第一目标语句和第一源语句作为负样本；

通过所述正样本和所述负样本训练神经网络分类器作为改写判定模型。

7.根据权利要求2-4之一所述的方法，其中，所述第二机器翻译模型的训练采用了所述第一自然语言的词库和所述第二自然语言的词库，并且所述第一自然语言的词库中词语数量小于所述第二自然语言的词库中词语数量。