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龍圖騰網(wǎng)獲悉蘭州速微網(wǎng)絡科技有限公司;甘肅億恩科技有限公司;蘭州大學申請的專利一種盲文到漢語的自動轉換方法獲國家發(fā)明授權專利權，本發(fā)明授權專利權由國家知識產(chǎn)權局授予，授權公告號為：CN115345133B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權局官網(wǎng)在2025-09-23發(fā)布的發(fā)明授權授權公告中獲悉：該發(fā)明授權的專利申請?zhí)?專利號為：202210996834.7，技術領域涉及：G06F40/151；該發(fā)明授權一種盲文到漢語的自動轉換方法是由蘇偉;劉磊;劉浩;黃天源;史春燕;安早紅;謝迎春設計研發(fā)完成，并于2022-08-19向國家知識產(chǎn)權局提交的專利申請。

本一種盲文到漢語的自動轉換方法在說明書摘要公布了：本發(fā)明涉及一種盲文到漢語的自動轉換方法，包括：構建CBHG?SE模型，基于盲文與對應漢語組成的語料庫對所述CBHG?SE模型進行訓練，得到訓練好的CBHG?SE模型；基于所述訓練好的CBHG?SE模型對輸入的盲文語句進行轉換，獲取輸入盲文的漢語翻譯結果。本發(fā)明提出的CBHG?SE模型很好的解決了盲文到漢字、字母、數(shù)字以及標點的單步式轉換問題，在轉換準確率上達到了較高水平，在不同長度的盲文句子到漢語轉換上也取得了較好的效果。

本發(fā)明授權一種盲文到漢語的自動轉換方法在權利要求書中公布了：1.一種盲文到漢語的自動轉換方法，其特征在于，包括： 構建CBHG-SE模型，基于盲文與對應漢語組成的語料庫對所述CBHG-SE模型進行訓練，得到訓練好的CBHG-SE模型； 基于所述訓練好的CBHG-SE模型對輸入的盲文語句進行轉換，獲取輸入盲文的漢語翻譯結果； 構建所述CBHG-SE模型包括：在CBHG模型中加入SE模塊進行特征重新校準，獲得所述CBHG-SE模型，用于實現(xiàn)通道之間的相互關聯(lián)、增強模型的特征提取能力； 所述CBHG-SE模型包括：一組一維卷積濾波器、SE模塊、殘差連接操作模塊、Highway網(wǎng)絡以及雙向GRU網(wǎng)絡，其中所述一維卷積濾波器、所述SE模塊、所述殘差連接操作模塊、所述Highway網(wǎng)絡和所述雙向GRU網(wǎng)絡依次連接； 基于所述訓練好的CBHG-SE模型對輸入的盲文語句進行轉換，包括： 將測試集輸入到所述訓練好的CBHG-SE模型中，所述測試集中的盲文句子通過編碼操作后作為輸入序列，首先與K組一維卷積濾波器進行卷積，通過SE模塊進行特征重新校準，獲得一維卷積結果，將所述一維卷積結果通過殘差連接的方式與原始輸入序列相加，并將殘差連接后得到的結果輸入到Highway網(wǎng)絡，用于提取更高級特征，最后，將經(jīng)過所述Highway網(wǎng)絡后得到的特征向量輸入到雙向GRU網(wǎng)絡中，從前向后和反向提取順序特征，通過訓練得到的模型最終實現(xiàn)盲漢轉換； 通過所述SE模塊進行特征重新校準，包括：通過擠壓操作,利用由盲文句子經(jīng)過編碼、卷積與池化后產(chǎn)生的原特征圖生成全局描述符，進行激勵操作，基于通道依賴性的門控機制學習通道注意力，然后特征映射被重新加權，生成所述SE模塊的輸出，完成特征的重新校準；再將輸出結果與殘差連接操作模塊結合；其中所述擠壓操作為全局平均池化方法，所述全局描述符聚合有所有通道的信息，所述原特征圖由所述盲文句子經(jīng)過編碼、卷積與池化后產(chǎn)生。

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