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龙图腾网获悉华东师范大学申请的专利一种运用词性信息的机器翻译方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN114169346B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-18发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202111298579.0，技术领域涉及：G06F40/58；该发明授权一种运用词性信息的机器翻译方法是由赵静;潘凌超;孙仕亮设计研发完成，并于2021-11-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种运用词性信息的机器翻译方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种运用词性信息的机器翻译方法，其特点是使用包含对应词性标签的双语语料的训练集，在翻译模型训练完成后，利用词性信息辅助机器翻译；所述翻译模型包括共享编码器、解码器和词性分类器，且以不同的方式导入词性信息，增强模型语言理解和文本生成的能力；所述共享编码器由源句编码器和辅助句编码器组成；所述解码器包括原始多头注意力模块和辅助多头注意力模块。本发明与现有技术相比具有将引入的词性信息提升机器翻译模型的性能，本发明以Transformer为基础翻译模型，在编码器和解码器两个组件中以不同的方式导入词性信息，使得翻译模型能够利用词性信息来增强模型语言理解和文本生成的能力，提升机器翻译的质量。

本发明授权一种运用词性信息的机器翻译方法在权利要求书中公布了：1.一种运用词性信息的机器翻译方法，其特征在于采用共享编码器、解码器和词性分类器组成的翻译模型，完成多源信息的机器翻译，所述共享编码器包括源句编码器和辅助句编码器，其输入分别是源语句和辅助编码序列，而输出分别是对应的编码矩阵；所述解码器包括原始多头注意力模块和辅助多头注意力模块，其输入分别是源句编码器和辅助句编码器的输出矩阵，将两模块的输出融合后生成目标语句，同时，在翻译模型的训练阶段，目标语句被传至词性分类器中生成词性序列；所述多源信息的机器翻译包括如下具体步骤：步骤一：从wmt14数据集官网中分别下载英语-德语和英语-法语的数据集，对每个语句执行分词和BPE算法后得到预处理文本，所述数据集包含对应语种翻译的训练集和测试集；步骤二：通过词性标注工具，提取训练集中的源语言和目标语言文本的词性标签，以及测试集中的源语言的词性标签，将每个源语句中的单词按词性划分为实词和虚词，并提取实词组成辅助编码序列；步骤三：将源语句和辅助编码序列同时接输入翻译模型的编码器，经编码后分别传至翻译模型的原始多头注意力模块和辅助多头注意力模块；步骤四：将目标语句的词性标签组成辅助解码序列，输入翻译模型的解码端作为辅助任务参与翻译模型的训练，所述翻译模型的训练采用多任务训练方式；步骤五：翻译模型训练完成后，利用词性信息辅助机器翻译。

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