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龙图腾网获悉中国科学院自动化研究所申请的专利多领域翻译模型训练方法、多领域翻译方法及装置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：CN115238770B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-01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：202210744943.X，技术领域涉及：G06F40/58；该发明授权多领域翻译模型训练方法、多领域翻译方法及装置是由张家俊;陆金梁设计研发完成，并于2022-06-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本多领域翻译模型训练方法、多领域翻译方法及装置在说明书摘要公布了：本发明提供一种多领域翻译模型训练方法、多领域翻译方法及装置。训练方法包括：确定初始翻译模型；基于初始翻译模型，确定样本源语言文本在第一领域的目标语言文本；基于初始翻译模型中的多个领域的子网络，确定样本源语言文本在第一领域的输出特征和在多个领域的融合输出特征之间的第一相似度，以及样本源语言文本在第二领域的输出特征和融合输出特征之间的第二相似度；基于目标语言文本和样本目标语言文本之间的差异、第一相似度和第二相似度，对初始翻译模型的参数进行迭代更新，得到训练完成的多领域翻译模型。在训练过程中能够学习到文本的特征和领域之间的关系，实现了模型具备不依赖领域标签的多个领域的翻译能力。

本发明授权多领域翻译模型训练方法、多领域翻译方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种多领域翻译模型训练方法，其特征在于，包括： 确定初始翻译模型； 基于所述初始翻译模型，确定样本源语言文本在第一领域的目标语言文本； 基于所述初始翻译模型中的多个领域的子网络，确定所述样本源语言文本在所述第一领域的输出特征和在多个领域的融合输出特征之间的第一相似度，以及所述样本源语言文本在第二领域的输出特征和所述融合输出特征之间的第二相似度； 基于所述目标语言文本和样本目标语言文本之间的差异、所述第一相似度和所述第二相似度，对所述初始翻译模型的参数进行迭代更新，得到训练完成的多领域翻译模型；所述第一领域为所述样本源语言文本的领域，所述第二领域是所述多个领域中除所述第一领域之外的领域； 所述初始翻译模型包括编解码层，所述编解码层中的各编码层和各解码层均包括所述多个领域的子网络； 所述基于所述初始翻译模型中的多个领域的子网络，确定所述样本源语言文本在所述第一领域的输出特征和在多个领域的融合输出特征之间的第一相似度，以及所述样本源语言文本在第二领域的输出特征和所述融合输出特征之间的第二相似度，包括： 基于所述编解码层中任一层的所述多个领域的子网络，应用所述任一层的输入特征，确定所述任一层在所述第一领域的输出特征和在所述第二领域的输出特征并基于所述第一领域的输出特征和所述第二领域的输出特征，确定所述任一层的融合输出特征； 基于所述编解码层中各层的所述第一领域的输出特征和所述融合输出特征之间的相似度，确定所述第一相似度；并基于所述编解码层中各层的所述第二领域的输出特征和所述融合输出特征之间的相似度，确定所述第二相似度。

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