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          金葉天成(北京)科技有限公司郭奇獲國家專利權(quán)

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          龍圖騰網(wǎng)獲悉金葉天成(北京)科技有限公司申請的專利一種基于強化學(xué)習(xí)的醫(yī)學(xué)機器翻譯方法獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán),本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予,授權(quán)公告號為:CN116629277B 。

          龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-09-05發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉:該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號為:202310370512.6,技術(shù)領(lǐng)域涉及:G06F40/58;該發(fā)明授權(quán)一種基于強化學(xué)習(xí)的醫(yī)學(xué)機器翻譯方法是由郭奇;田立軍;孫菲;馬琳;范娟娟;吳育喆;高云輝設(shè)計研發(fā)完成,并于2023-04-07向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

          一種基于強化學(xué)習(xí)的醫(yī)學(xué)機器翻譯方法在說明書摘要公布了:本發(fā)明公開了一種基于強化學(xué)習(xí)的醫(yī)學(xué)機器翻譯方法,包括構(gòu)建平行語料庫、建立機器翻譯模型、預(yù)訓(xùn)練機器翻譯模型的基礎(chǔ)參數(shù)、構(gòu)建測試集計算翻譯質(zhì)量評分、構(gòu)建強化學(xué)習(xí)訓(xùn)練集、精調(diào)得到機器翻譯模型的優(yōu)化參數(shù)步驟。本發(fā)明使醫(yī)學(xué)垂直領(lǐng)域的專業(yè)內(nèi)容翻譯變得更加精準(zhǔn)和便捷,幫助醫(yī)學(xué)專業(yè)人士、科研院所、機構(gòu)、藥械企業(yè),快速了解和學(xué)習(xí)到全球先進(jìn)的醫(yī)學(xué)信息知識、醫(yī)療行業(yè)發(fā)展動態(tài),有效提高醫(yī)生從業(yè)者的臨床診療水平和問診效率。

          本發(fā)明授權(quán)一種基于強化學(xué)習(xí)的醫(yī)學(xué)機器翻譯方法在權(quán)利要求書中公布了:1.一種基于強化學(xué)習(xí)的醫(yī)學(xué)機器翻譯方法,其特征在于:包括以下步驟: 步驟1:構(gòu)建平行語料庫:平行語料庫包括通用語料子庫和醫(yī)學(xué)語料子庫,通用語料子庫和醫(yī)學(xué)語料子庫結(jié)構(gòu)相同,均包括一條以上平行語料,平行語料由第一語言、第一語言文本、第二語言和第二語言文本組成,所述平行語料的長度滿足預(yù)設(shè)的長度范圍; 步驟2:建立機器翻譯模型:機器翻譯模型包括編碼器和解碼器;解碼器由與編碼器層數(shù)相同;編碼器的輸出端接解碼器的相應(yīng)輸入端; 步驟3:預(yù)訓(xùn)練機器翻譯模型:按照預(yù)設(shè)比例從通用語料子庫和醫(yī)學(xué)語料子庫中抽取語料構(gòu)建基礎(chǔ)參數(shù)訓(xùn)練集,將基礎(chǔ)參數(shù)訓(xùn)練集輸入所述機器翻譯模型,訓(xùn)練機器翻譯模型的基礎(chǔ)參數(shù); 步驟4:計算翻譯質(zhì)量評分:按照預(yù)設(shè)比例從通用語料子庫和醫(yī)學(xué)語料子庫中抽取語料構(gòu)建測試集,將測試集的第一語言、第一語言文本、第二語言輸入所述步驟3訓(xùn)練的機器翻譯模型,得到翻譯文本,對比翻譯文本和第二語言文本,計算BLEUBilingualEvaluationUnderstudy評分; 步驟5:構(gòu)建強化學(xué)習(xí)訓(xùn)練集:篩選測試集中BLEU評分低于預(yù)設(shè)閾值分?jǐn)?shù)的平行語料,作為基礎(chǔ)語料;逐一處理基礎(chǔ)語料,構(gòu)建強化學(xué)習(xí)訓(xùn)練集;包括以下具體步驟: 步驟5-1:構(gòu)建偽平行語料:采用以下三種方法構(gòu)建基礎(chǔ)預(yù)料對應(yīng)的偽平行語料: 方法一:將基礎(chǔ)語料中第一語言文本劃分為一個以上詞,隨機抽取其中n個詞,n1,使用相應(yīng)同義詞進(jìn)行替換; 方法二:將基礎(chǔ)語料的第二語言文本翻譯為與第一語言和第二語言不同的語言,再翻譯回第二語言; 方法三:訓(xùn)練mt5模型,得到句子改寫模型;將基礎(chǔ)語料輸入訓(xùn)練好的句子改寫模型,得到偽平行語料; 步驟5-2:用余弦相似度對各偽平行語料打分,去除分?jǐn)?shù)低于預(yù)設(shè)閾值和與原文本完全一致的平行語料,將剩余偽平行語料加入到強化學(xué)習(xí)訓(xùn)練集中; 步驟6:精調(diào)機器翻譯模型:使用強化學(xué)習(xí)訓(xùn)練集對機器翻譯模型進(jìn)行一輪以上精調(diào),得到機器翻譯模型的優(yōu)化參數(shù)。

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