发布日期:2023-06-26 03:10:00浏览次数:36
摘要:本发明提供了一种中文自动翻译的方法及装置,旨在解决目前中文自动翻译存在的问题。本发明通过使用深度学习技术,结合大规模语料库和神经网络模型,实现了高效、准确的中文自动翻译。同时,本发明优化了翻译速度和性能,使得中文自动翻译的结果更加接近人工翻译。
随着全球化的发展和科技进步的推动,中文自动翻译成为跨文化交流、信息处理和商务合作的重要手段之一。然而,目前存在的中文自动翻译方法及装置普遍存在着翻译准确度低、处理速度慢、语义理解不够准确等问题。
本发明具体解决上述问题的技术方案如下:
首先,通过收集和整理大规模的中文语料库,包括书籍、新闻、论文等各种文本形式的语料,建立一个全面而丰富的翻译语料库。
其次,本发明采用深度学习技术,构建了一个多层次的神经网络模型。该模型在对输入的中文句子进行编码的基础上,通过多个隐藏层进行特征提取和语义理解,最终生成目标语言的翻译结果。
同时,为了提高翻译速度和性能,本发明还引入了并行计算和分布式处理的方法。通过将任务分解成多个子任务,并利用多台计算机进行并行处理,大大提高了翻译速度和效率。
本发明相较于现有技术具有以下优点:
1. 提供了更高准确度的中文自动翻译结果,接近人工翻译的水平。
2. 改进了翻译速度和性能,使得处理大量文本数据时更加高效。
3. 结合深度学习和并行处理等技术,为中文自动翻译的研究和应用提供了新的思路和方法。
本发明提供了一种先进的中文自动翻译的方法及装置,通过深度学习技术和大规模语料库的应用,解决了目前中文自动翻译存在的问题。该发明在提高翻译准确度的同时,兼顾了处理速度和性能,为中文自动翻译的实际应用带来了显著的优势。