[发明专利]母语人士学用其它语言文字之人工智能实现方法

说明书

本发明提供一种母语人士学用其它语言文字之人工智能实现方法。母语人士对双语文本的阅读理解移到计算机上进行，阅读理解同时用鼠标点击或软件自动识别出可作句舱的词串、将其标注上句舱和舱眼借以保留阅读理解成果生成句理解模板、含表意构件，模板和构件间语意相同且相互映射；成为人工智能之“学”还将众人学之所得集结于句理解模板数据库。软件以后者拆分源语句子为表意构件，再转换表意构件为目语句子，给出待校句进行更正运作。无需更正的接续处理下一句；需要更正的有11种简捷更正方法并与自学习模块联动；更正可使后续A向B语句的转换更精准。从而提供母语读外文、外‑母翻译、母‑外翻译、句骼助写作为无力阅读外文的母语人士获得阅读、参考外文资料能力之多项智能应用。

【技术领域】

本发明涉及一种人工智能的实现方法；特别涉及一种具母语和专业知识而学用外语者使用的人工智能实现方法。

【背景技术】

1)CN99804904.2专利授权，刘莎公开了一项“开放式全息模板人机对话语言翻译方法及全息语义标注系统”。建立一个以句子为对象的自然语言受限对话模板，模板中包含各种自然语言的所有必要语义信息要素，在模板上通过全选式人机对话确定自然语言符号实际携带的词汇信息项和句法信息项，完成原文信息求解，根据求解结果生成译文，并将求解结果转换成译文符号，供译文语义查询。其试图不依赖上下文语境作语义分析并充分利用人机优势互补的作用，获得网络通信中扫除语义信息传递障碍。其以“句子为对象”建立模板为之可取；但模板中包含“各种自然语言的所有必要语义信息要素”，太复杂、难学难用。并借此确定实际携带的“词汇信息项”和“句法信息项”；没有抓住不同语言间的表意共性，不可能获得好结果。

2)CN208801286367专利申请，刘树根中公开了“一种语句构件的制作方法”。利用相同内容的双语或多语种文字版本的语料作为训练样本。取出一个句对，利用人机交互方式进行句型层面剖析比对获得句型和小习语；进行句舱层面剖析比对获得舱模和意群串。然后又用同样的方法剖析下一个句对。同时将在这个过程中获得的句型、舱模、意群串和小习语统称语句构件，加以建库保存。该方法获取语句构件的过程与人脑阅读理解过程(方式)接近，意义重大。

3)CN200810086229.6专利授权，刘树根公开了“一种基于语句构件的母语读外文方法”。利用上款相同方法获得语句构件；基于语句构件产生母语读外文方法。产生人们可以用各自的母语直接阅读外文的技术效果；实现了人们盼望已久的梦想。

4)CN200910129096.0专利申请，刘树根公开了“一种基于语句构件的多语种专业翻译方法”。基于语句构件；使语句构件库具有字段结构映射关系。利用语句构件对待译源句进行拆分，把句子拆分成语句构件；以被拆分的源语语句构件通过相应库的映射关系，映射并取出目语语句构件，以后者组装成目语句子给出。既可获得高质量译文又不需要具独立翻译能力者操作。整个过程很简单，计算机只做了简单而高效的记忆、搜索和查表；不必直接处理语义，绕过了长久以来机器翻译不能逾越的“语义障碍”；具明显进步。

上述专利及申请2-4之间，有一个共同特点，都在人脑、电脑、语言文字之间寻求一个最佳结合点，试图借此获得突破性的技术进展。也有着一种进步和关联关系。

本申请在上述专利和申请2-4的基础上进一步创新；上述专利和申请2-4也是本申请在先的连带专利与申请，部分内容需要同时实施。

人们往往在掌握了母语且有一定的专业基础知识之时学习另一种语言文字，他们是母语人士(下称母语人士)；为了工作和事业，需要再学习一门或更多其它语言文字，以便可以阅读参考外文资料；特别是借助阅读双语文本进行范读、扩大词汇量的学习。非外语专业的各专业院校，无一例外地开设外语课，目的就是为了阅读参考外文资料。“学”的目的是“用”；开设外语课的“学”是为了“阅读参考”外文资料之用。事实上，母语人士之学外语，效果普遍不理想，能使他们学外语效率提高，那将获得巨大的经济、社会效益。

众所周知，人脑有独特的理解能力，电脑没有；电脑有非凡的记忆搜索能力，人脑则远远不及。如果能合二为一，势必爆发突破。