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[发明专利]多语词典构建装置和多语词典构建方法-CN201110130234.4无效
发明人：张洁;孟遥;于浩 -专利权人：富士通株式会社
申请日： 2011-05-19 - 公布日： 2012-11-21 - 主分类号： G06F17/30 文献下载
摘要：本发明提供一种多语词典构建装置，可以包括：单语词典模块，从预置的单语词典中选取词语，并取得与词语对应的每个义项的释义；关键词提取模块，从释义中提取关键词；双语词典模块，从预置的双语词典中查询出词语的翻译词语，其中，双语词典的其中一种语种与单语词典的语种相同；翻译确认模块，分别计算翻译词语与词语及关键词的相似度，以在翻译词语中为词语选出对应每个义项的最终翻译词语，生成多语词典。本发明还提供一种多语词典构建方法。通过本发明，可以实现一种多语词典的自动构建装置和一种多语词典自动构建方法，节省了词典构建工作消耗的人力物力，保证了生成的多语词典的精确度，基于普通的单语、双语词典就可自动完成多语词典编制。
语词构建装置方法

[发明专利]一种从互联网上自动提取双语翻译词典的方法-CN201010147364.4有效
发明人：周立柱;韩军;刘娟;张崇;茹立云;佟子健 -专利权人：清华大学;北京搜狗科技发展有限公司
申请日： 2010-04-13 - 公布日： 2010-09-15 - 主分类号： G06F17/30 文献下载
摘要：本发明公开了一种从互联网上自动提取双语翻译词典的方法，其特征在于，包括：从中外双语网页中提取括号双语词汇和良结构双语词汇；对所述提取的括号双语词汇进行截取，得到翻译准确的括号双语词汇；对良结构双语词汇和经过上一步后的括号双语词汇进行词根合并；对给定的中文，首先在良结构双语词汇中寻找对应的翻译，如果找到则忽略括号双语词汇的翻译；否则在括号双语词汇中寻找对应的翻译，同样方法处理每条外语，最终得到最后的双语翻译词典。本发明依据双语词汇的词频能够快速有效、不依赖任何外来资源自动构建双语翻译词典。
一种互联网自动提取双语翻译词典方法

[发明专利]双语词典构建方法和设备-CN201710374136.2有效
发明人：孙茂松;张檬;刘洋;栾焕博 -专利权人：清华大学
申请日： 2017-05-24 - 公布日： 2019-11-22 - 主分类号： G06F17/28 文献下载
摘要：本发明提供双语词典构建方法和设备用于解决如何不依赖于种子双语词典的自动构建双语词典的问题。其中双语词典构建方法，包括步骤：S101、输入语言a的单语语料A，和输入语言b的单语语料B，分别将单语语料A和单语语料B中的词表示为词向量；S102、训练获得单语语料A的词向量与单语语料B的词向量的映射关系；S103、根据映射关系构建双语词典。本发明从单语语料上训练得到的单语词向量出发，构建生成器和鉴别器组成的神经网络模型，通过设计合适的损失函数和训练技术，直接得到两种语言词向量之间的映射关系，从而构建双语词典，从而不依赖于种子双语词典即可完成
双语词典构建方法设备

[发明专利]双语词典推断方法、装置及存储介质-CN202010679242.3在审
发明人：黄书剑;周志浩;何亮;戴新宇;张建兵;陈家骏 -专利权人：南京大学
申请日： 2020-07-15 - 公布日： 2022-02-08 - 主分类号： G06F40/242 文献下载
摘要：本公开涉及计算机技术领域，尤其涉及一种双语词典推断方法、装置及存储介质。所述方法包括：从平行语料中提取目标词典；根据提取出的所述目标词典和预配置的初始词典，训练得到目标双语词典推断模型，所述目标双语词典推断模型是具有将源端单词翻译为目标端单词的神经网络模型；其中，所述目标词典和所述初始词典均包括多个对齐词对本公开实施例通过在初始字典的基础上引入平行语料，利用从平行语料中提取的目标词典来丰富目标双语词典推断模型的训练信息，提高了后续的双语词典推断效果。
双语词典推断方法装置存储介质

[发明专利]一种基于语料合并的无监督双语词典构建方法-CN202110685974.8有效
发明人：曹海龙;赵铁军;朱聪慧;韩梦凡 -专利权人：哈尔滨工业大学
申请日： 2021-06-21 - 公布日： 2022-12-16 - 主分类号： G06F40/242 文献下载
摘要：一种基于语料合并的无监督双语词典构建方法，属于无监督双语词典构建领域。本方法步骤为：一、根据单语语料训练得到对应的单语词向量；二、根据单语词向量得到映射矩阵W；三、根据映射矩阵W抽取替换单词的词典；四、根据替换词典替换原来单语语料并且合并单语语料为混合语料；五、训练混合语料得到混合词向量；六、分离混合词向量得到新的源语言与目标语言词向量；七、基于新的词向量重新计算映射矩阵并据此构建词典。本发明应用于低资源语言无监督双语词典构建领域。本发明解决了低资源语言平行语料库匮乏导致的双语词典构建代价过高的问题，以及提高基于无监督双语构建的词典的性能的问题。
一种基于语料合并监督双语词典构建方法

[发明专利]融合EMD最小化双语词典的汉-越无监督神经机器翻译方法-CN202010096013.9有效
发明人：余正涛;薛明亚;高盛祥;赖华;翟家欣;朱恩昌;陈玮 -专利权人：昆明理工大学
申请日： 2020-02-17 - 公布日： 2022-12-20 - 主分类号： G06F40/58 文献下载
摘要：本发明涉及融合EMD最小化双语词典的汉‑越无监督神经机器翻译方法，属于机器翻译技术领域。本发明包括步骤：语料收集；使用网络爬虫爬取汉语和越南语单语句子；首先分别训练汉语和越南语的单语词嵌入，通过最小化词嵌入分布的EMD训练得到汉越双语词典；再将该词典作为种子词典训练得到汉越双语词嵌入；最后再将双语词嵌入应用到共享编码器的无监督机器翻译模型中构建融合EMD最小化双语词典的汉‑越无监督神经机器翻译方法。
融合 emd 最小化双语词典监督神经机器翻译方法

[发明专利]一种交互式抽取可比语料与双语词典的方法及其装置-CN201410830446.7在审
发明人：朱泽德;王绍祺;李淼;张健;陈雷;杨振新;卫林钰;曾新华;郑守国;李华龙 -专利权人：中国科学院合肥物质科学研究院
申请日： 2014-12-25 - 公布日： 2015-04-29 - 主分类号： G06F17/28 文献下载
摘要：本发明涉及一种交互式抽取可比语料与双语词典的方法及其装置，解决了领域种子双语词典规模不足条件下难以识别可比语料和可比度不同条件下难以提取互译词汇的缺陷。本发明包括：对文档进行词性还原、分词、去停用词，得到预处理后的文档集合以及词汇集合；分别构建源语言文档-目标语言文档、源语言词汇-目标语言词汇、双语词汇对-双语文档对的关系；迭代增强计算双语文档对和双语词汇对的权重；选择权重最大的双语文档对构建可比语料，选择权重最大的双语词汇对构建双语词典。通过不同语言文档相似性促进不同语言词汇相似性的判断，不同语言词汇的相似性增强不同语言文档的相似性，二者交互式迭代增强实现同步抽取可比语料和双语词典。
一种交互式抽取可比语料双语词典方法及其装置

[发明专利]一种基于共享词典的低资源神经机器翻译系统的构建方法-CN202211481742.1在审
发明人：刘兴宇;姜炎宏 -专利权人：沈阳雅译网络技术有限公司
申请日： 2022-11-24 - 公布日： 2023-03-14 - 主分类号： G06F40/47 文献下载
摘要：本发明公开一种基于共享词典的低资源神经机器翻译系统的构建方法，步骤为：从互联网中获取开源的低资源机器翻译数据；对获得的低资源机器翻译数据进行预处理，得到去除噪声的双语数据；利用双语数据挖掘共享双语词典；利用共享双语词典扩展生成伪双语数据；使用所有双语数据基于Fairseq开源系统完成低资源神经机器翻译模型的搭建；使用双语词典作译后处理；将低资源神经机器翻译模型进行封装，部署到服务器上，进行线上服务，完成整个神经机器翻译系统的搭建本发明通过共享双语词典缓解了低资源机器翻译面临的数据稀缺问题，使训练一个低资源神经机器翻译模型成为了可能，可以很好地解决低资源机器翻译的不译问题，使译文更流畅。
一种基于共享词典资源神经机器翻译系统构建方法

[发明专利]从图片中自动提取双语词典的方法及装置-CN201310746535.9有效
发明人：王海峰;马艳军 -专利权人：北京百度网讯科技有限公司
申请日： 2013-12-30 - 公布日： 2014-04-09 - 主分类号： G06F17/28 文献下载
摘要：本发明提出一种从图片中自动提取双语词典的方法及装置，其中，从图片中自动提取双语词典的方法包括：分别采用第一语言图片语义标注器和第二语言图片语义标注器对至少两个图片进行标注，根据第一语言图片语义标注器和第二语言图片语义标注器的输出，生成至少两个均包含第一语言语义标签和第二语言语义标签的双语句对；以及采用最大期望（EM）算法对生成的双语句对进行词对齐，提取出双语词典词条。本发明实施例，通过生成至少两个双语句对，采用EM算法对双语句对进行词对齐，从而可以从图片中自动提取出双语词典词条，而不需要依赖双语文本和网页资源，且实现简单、准确率高。
图片自动提取双语词典方法装置

[发明专利]基于主题知识迁移的人体行为识别方法-CN201310419997.X有效
发明人：陈昌红;杨顺卿 -专利权人：南京邮电大学
申请日： 2013-09-13 - 公布日： 2017-02-08 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：基于主题知识迁移的人体行为识别方法，包括构建训练视角和测试视角下的双语词典，所述双语词典用于将该两个视角下同一动作的低层特征转换成为相同表征；包括低层特征提取、中层特征表示和双语词典获得三个步骤；采用训练视角下的全部动作视频，通过所述双语词典将该视角下不同动作的低层特征分别转换成为表征，训练出识别不同动作的分类模型；采用测试视角下的测试动作视频，通过所述双语词典将该视角下动作的低层特征转换成为表征，运用所述分类模型获得对该动作的识别结果
基于主题知识迁移人体行为识别方法

[发明专利]一种基于非线性映射的无监督双语词典抽取方法-CN202211675721.3在审
发明人：张莹;于胜龙;刘旭博;郭文雅;袁晓洁 -专利权人：南开大学
申请日： 2022-12-26 - 公布日： 2023-05-02 - 主分类号： G06F40/58 文献下载
摘要：本发明提出了一种基于非线性映射的无监督双语词典抽取方法，该方法首先通过线性映射对双语向量空间进行初步对齐后，从其中抽取准确率较高的种子词典，基于该种子词典对向量空间中的语言向量进行整体旋转以及带权平移，最终在对齐程度更高的双语向量空间中抽取双语词典。整个模型通过整体旋转向量空间来缓解传统线性映射方法带来的过拟合影响，通过带权平移方法实现双语向量空间的非线性映射，从而使双语向量空间实现细粒度的对齐。本发明的方法通过在无监督双语词典抽取方法中引入非线性映射方法提高抽取准确率，有效解决了传统线性映射带来的过拟合问题。
一种基于非线性映射监督双语词典抽取方法

[发明专利]一种基于词典约束的机器翻译模型训练方法、装置及设备-CN202211069859.9在审
发明人：张一鸣;宗浩;贝超;苑聪虎 -专利权人：中译语通科技股份有限公司
申请日： 2022-09-01 - 公布日： 2023-05-05 - 主分类号： G06F18/214 文献下载
摘要：本申请公开了一种基于词典约束的机器翻译模型训练方法、装置及设备。其中，基于词典约束的机器翻译模型训练方法包括：确定目标领域双语术语词典和双语语料库，目标领域双语术语词典用于确定目标领域术语及目标领域术语译文，双语语料库包括通用双语语料库；基于目标领域双语术语词典和双语语料库
一种基于词典约束机器翻译模型训练方法装置设备

[发明专利]一种基于轴心词加权检索标准的双语词汇映射学习方法-CN202210918041.3在审
发明人：顾钊铨;梁栩健;王乐;杨举;谢禹舜;朱东;张登辉;唐可可 -专利权人：广州大学
申请日： 2022-08-01 - 公布日： 2022-12-20 - 主分类号： G06F40/242 文献下载
摘要：本发明涉及无监督词翻译技术领域，公开了一种基于轴心词加权检索标准的双语词汇映射学习方法，包括以下步骤：初始化t＝0，设置迭代次数T，设置超参数μ和k，设置成绩数组R＝{}，对于所有来自词典Lx和Ly的候选词对lx和ly，根据词典获得对应的词向量该基于轴心词加权检索标准的双语词汇映射学习方法，将加权移动平均的思路结合到对齐的迭代过程中，使得优化的效果更加稳定。相比现有双语词典检索技术，本发明生成的双语词典以及优化后的多语言词向量更适用于特定领域的下游任务，同时，本发明结合了加权移动平均思路，有利于缓解新旧词典差别太大导致剧烈波动的问题。
一种基于轴心加权检索标准双语词汇映射学习方法

[发明专利]一种基于英语枢轴的弱监督汉越双语词典构建方法-CN202010062905.7有效
发明人：余正涛;陈亚豪;张亚飞;文永华;朱俊国;高盛祥 -专利权人：昆明理工大学
申请日： 2020-01-20 - 公布日： 2021-12-28 - 主分类号： G06F40/42 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于英语枢轴的弱监督汉越双语词典构建方法，属于自然语言处理技术领域。本发明包括步骤：分别收集汉语、英语和越南语的单语语料以及对语料进行预处理；基于种子词典的方法将汉越词向量分别对齐到英语词向量共享空间；在英语词向量共享空间中通过对抗网络学习汉越词向量之间的映射关系；采用不同的抽取策略抽取汉‑越词典。本发明对自动构建汉‑越词典的准确率有很大提升。解决现有汉越双语词典构建方法中存在的平行语料、种子词典等非常稀缺且难以标注以及现有方法构建效果不佳的问题。
一种基于英语枢轴监督双语词典构建方法

[发明专利]一种基于学术文献的中英双语词典构建方法-CN202110488967.9在审
发明人：韩文;刘嘉;柯春晓;张淇;王君培;李楠;梁晓娜;单亚林 -专利权人：同方知网（北京）技术有限公司;同方知网数字出版技术股份有限公司
申请日： 2021-04-29 - 公布日： 2021-07-27 - 主分类号： G06F40/47 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于学术文献的中英双语词典构建方法，包括：收集学术文献中英文标题语料、中英文关键词语料及中文全文中的中英文注解语料，并对语料进行预处理；分别构建中英文标题翻译词库、中英文关键词翻译词库及中英文注解翻译词库抽取优化后的中英文关键词翻译词库与中英文注解翻译词库中的中文词汇，并构建中文词表；对中英文标题翻译词库进行优化；将中文词表通过中英文标题翻译词库、中英文关键词翻译词库、中英文注解翻译词库进行翻译，构建中英文双语词典本发明对中英双语词典的准确率有很大的提升，解决现有中英双语词典构建方法中同义词处理存在效果不佳的问题。
一种基于学术文献双语词典构建方法

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