[发明专利]基于深度神经网络的游戏翻译系统

说明书

本发明公开了一种基于深度神经网络的游戏翻译系统，包括云翻译平台，所有用户均通过用户端与云翻译平台进行相互通信，云翻译平台上布置若干个机器翻译模块，实现对用户输入进行翻译；在进行社交时，用户在用户端（手机、网页）进行输入，然后提交到云翻译平台，云翻译平台的机器翻译模块采用深度学习机制对用户输入进行翻译。本发明针对跨语言跨国家游戏进行，提升跨语言跨国家游戏的可用性。

技术领域

本发明涉及一种基于深度神经网络的游戏翻译系统，属于互联网游戏开发技术领域。

背景技术

随着互联网游戏和手机游戏的普及，越来越多的用户在互联网游戏中和好友交流，使游戏的社交属性得到极大的增强。随着游戏功能的拓展和国际化趋势，很多游戏会在不同国家进行部署和推广。此时，不同国家或地区的游戏玩家会使用不同语言进行交流。因此，一个有效的机器翻译系统可以大大增强游戏交流的可行性。目前中国互联网游戏和手机游戏针对不同国家用户的使用还没有很好的机器翻译系统。

发明内容

本发明所要解决的技术问题是克服现有技术的缺陷，提供一种基于深度神经网络的游戏翻译系统，针对跨语言跨国家游戏进行，提升跨语言跨国家游戏的可用性。

为解决上述技术问题，本发明提供一种基于深度神经网络的游戏翻译系统，包括云翻译平台，所有用户均通过用户端与云翻译平台进行相互通信；所述云翻译平台上布置若干个机器翻译模块，实现对用户输入进行翻译；所述机器翻译模块采用深度学习机制对用户输入进行翻译。

前述的机器翻译模块包括两种形式，一种是多个机器翻译模块同时支持一种语言；第二种是不同的机器翻译模块来支持不同的语言。

前述的用户端上并不存储机器翻译模块，当需要翻译时，用户直接提交到云翻译平台上进行计算处理。

前述的机器翻译模块采用深度学习机制对用户输入进行翻译，具体为：

首先，采用Seq2Seq模型对已标注数据进行训练；所述已标注数据是源语言和目标语言的句子对；然后使用注意力机制将源语言有效投影到目标语言，同时也支持将目标语言投影到源语言。

前述的采用Seq2Seq模型对已标注数据进行训练，具体为：第一个Seq模型输入为源语言句子，通过深度模型源语言句子得到一个高维空间的向量；第二个Seq模型以第一个Seq模型输出的高维空间的向量为输入，逐渐解码目标语言句子。

前述的注意力机制是通过对目标语言的编码与源语言的词之间的相似度，得到哪些源语言需要得到更多的关注，得到更多关注的源语言的词会在编码过程中加以更大的权重。

前述的对大量不同语言提取特征训练一个语言分类器，通过语言分类器判断用户输入的文本属于哪个语言。

前述的如果一到两次交互以后用户无法进行沟通，则翻译另一方。

前述的如果多方在对话，则都翻译成英语，同时，在界面上提供选项查看原始输入，并且在界面上提供选项翻译成用户自己的语言。

本发明所达到的有益效果：

本发明针对跨语言跨国家游戏进行，提升跨语言跨国家游戏的可用性。

具体实施方式

下面对本发明作进一步描述。以下实施例仅用于更加清楚地说明本发明的技术方案，而不能以此来限制本发明的保护范围。