[发明专利]用LVQ神经网络算法翻译葡萄牙语和四川口音的同传箱

说明书

本发明公开了用LVQ神经网络算法翻译葡萄牙语和四川口音的同传箱，包括：1）数字化微型同传箱及其配件、2）云存储中心的四川口音与葡萄牙语的大数据库、3）云计算中心搭载的LVQ神经网络模型，三个主要部件构成，通过上述部件，本发明能够替代高薪资的高级英汉同传翻译，部署在国际会议室内，为参加会议的用户提供价格低廉且可不惧疲劳能够进行长时间高质量翻译的可将四川话翻译成葡萄牙语或将葡萄牙语翻译成四川话的翻译。

技术领域

本发明涉及人工智能协同过滤算法用于翻译的领域，特别是涉及用LVQ神经网络算法翻译葡萄牙语和四川口音的同传箱。

背景技术

随着国际化进程的发展，中国与葡萄牙之间的国际会议交流日益增多，同传箱是大型国际会议必备的翻译工具，目前采用的同传箱能容纳数名同声翻译人员在里面工作，但由于其相对于在内的工作人员，空间狭小，透气性差，长时间的会议容易导致缺氧、疲劳等情况，从而影响到翻译的准确率；而传统的同传箱相对会场而言，至少需要占据一个角落，或后排一长线的空间；若省去了同传箱的位置，则可以使会场内容纳更多的与会人员；且同传翻译人员的薪资水平较高，提高了会议的成本；若会场内发言者带有四川口音，则在挑选同传翻译时，还需要特别甄选能够听懂四川方言的人担任，增大了会议组织方的准备难度。

发明内容

本发明主要解决的技术问题是提供用LVQ神经网络算法翻译葡萄牙语和四川口音的同传箱，采用人工智能的LVQ神经网络算法能够对四川口音和葡萄牙语进行翻译，相比薪资要求普遍较高，且容易因个人情绪、身体状况等因素造成对翻译的影响的翻译人员相比，本发明更能提供快速翻译输出，且性能与准确率以及与前后文内容的匹配度更贴切的稳定输出；且同传箱内无需坐人，极大的缩小了同传箱的体积，无需占用会场空间。

本发明采用的一个技术方案是：提供用LVQ神经网络算法翻译葡萄牙语和四川口音的同传箱，其特征在于，包括：1）数字化微型同传箱及其配件、2）云存储中心的四川口音与葡萄牙与的大数据库、3）云计算中心搭载的LVQ神经网络模型，三个主要部件。

LVQ神经网络算法是在有教师状态下对竞争层进行训练的一种学习算法，因此LVQ算法可以认为是把自组织特征映射算法改良成有教师学习的算法，该算法用于用有庞大数据样本基数的葡萄牙语与四川口音音频数据的大数据中心而言，能够具备很精准的翻译。

用LVQ算法计算翻译结果的步骤为：

步骤1：初始化输入层与竞争层之间的权值 QUOTE 及学习率 QUOTE >0)， QUOTE

步骤2：将输入向量X= QUOTE 送入到输入层，并计算竞争层神经元与输入向量的距离：

QUOTE = QUOTE QUOTE =1,2,3,…,QUOTE

式中， QUOTE 为输入层的神经元j与竞争层的神经元i之间的权值；

步骤3：选择与输入向量距离最小的竞争层神经元，若 QUOTE 最小，则记与之连接的线性输出层神经元的类标签为 QUOTE ；

步骤4：记输入向量对应的类标签为 QUOTE ，若 QUOTE = QUOTE ，则用如下方法调整权值：

QUOTE = QUOTE (x QUOTE )

否则，按如下方法进行权值更新：

QUOTE = QUOTE (x QUOTE )。