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龙图腾网获悉四川医枢科技股份有限公司申请的专利一种基于译句关键词的医学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：CN114091481B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-29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：202010856737.9，技术领域涉及：G06F40/58；该发明授权一种基于译句关键词的医学机器翻译方法是由张艳春;闾磊;黄甫毅;樊淼淼;梁超设计研发完成，并于2020-08-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于译句关键词的医学机器翻译方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于译句关键词的医学机器翻译方法，在机器翻译模型中，训练语料经过数据预处理后得到源句序列、译句序列、译句目标词序列、关键词标注向量K，通过结合译句目标词序列、关键词标注向量K及译出度向量C、模型预测概率分布P，通过增大翻译结果中未出现的关键词在训练模型时的损失，增强其对模型的调参能力，使模型倾向于翻译出该关键词。本发明在模型的训练过程中，不增加模型计算开销，在翻译双语序列加译句关键词模式的情况下，通过增加未译出关键词对应的损失的方式，来改善翻译系统的漏翻现象，特别适用于专业领域的翻译，总体提高了专业领域的翻译准确度，减少漏翻的情况，可有效提高神经机器翻译的忠诚度和准确度。

本发明授权一种基于译句关键词的医学机器翻译方法在权利要求书中公布了：1.一种基于译句关键词的医学机器翻译方法，其特征在于，步骤如下： （1）在机器翻译模型中，训练语料经过数据预处理后，得到源句序列、译句序列、译句目标词序列、关键词标注向量K；其中，关键词标注向量K用于标识译句序列中某个词是否是关键词，关键词标注为1，非关键词标注为0； （2）基于多头自注意力的编码器对源句序列进行编码，得到源句编码信息； （3）向解码器中输入译句序列和编码器传来的源句编码信息，得到译句对源句信息的自注意力输出向量； （4）所述自注意力输出向量由全连接层和softmax处理后，得到对译句目标词的模型预测概率分布P，根据模型预测概率分布P进行最大概率采样，得到翻译结果； （5）进一步，根据采样出的翻译结果和译句目标词序列，计算译出度向量C； （6）最后，结合译句目标词序列、关键词标注向量K、译出度向量C和模型预测概率分布P，通过增大翻译结果中未出现的关键词在训练模型时的损失，增强未译出关键词对模型的调参能力，使模型倾向于翻译出该关键词； 所述机器翻译模型的目标函数如式（1）所示： （1） 其中，ξ是一个反映关键词在模型中的整体调参强度的系数，由超参数或函数构成；oriLoss（）表示传统损失函数；P i 和Y i lab 分别表示解码器第i个位置对应的预测分布和目标词；L表示译句序列的长度；K i 表示关键词标注向量K中第i个位置的对应元素值；C i 表示译出度向量C第i个位置对应的元素值。

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