[发明专利]一种基于Transformer深度学习模型的多语种地名词根汉译方法有效
申请号: | 202010967634.X | 申请日: | 2020-09-15 |
公开(公告)号: | CN112084796B | 公开(公告)日: | 2021-04-09 |
发明(设计)人: | 张雪英;赵文强;吴恪涵 | 申请(专利权)人: | 南京文图景信息科技有限公司 |
主分类号: | G06F40/58 | 分类号: | G06F40/58;G06F40/289;G06F16/903;G06N3/04;G06N3/08 |
代理公司: | 南京锐恒专利代理事务所(普通合伙) 32506 | 代理人: | 刘佳伟 |
地址: | 210046 江苏省南京*** | 国省代码: | 江苏;32 |
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摘要: | 本发明公开了一种基于Transformer模型的多语种地名汉译方法,其语种范围涵盖英语、法语和德语:基于地名语种知识库结合待汉译地名的语种特征,分辨输入待汉译地名的语种,并根据语种选取地名词根抽取规则库中相应的地名词根抽取规则来提取待汉译地名的词根;将提取到的地名词根文本通过字符嵌入模型转为字符向量;基于英语、法语和德语地名词根与对应中文地名词根翻译语料训练和微调得到的Transformer模型,输入待汉译地名词根的字符向量,获取最终词根汉译结果。本发明提供的汉译的英语、法语和德语地名词根结果均具有较好可读性,符合汉语阅读习惯,一定程度上满足多语种地名词根汉译需求,具有良好的灵活性和普适性。 | ||
搜索关键词: | 一种 基于 transformer 深度 学习 模型 语种 地名 词根 方法 | ||
【主权项】:
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