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龙图腾网恭喜内蒙古工业大学申请的专利一种基于深度残差收缩网络和seq2seq的蒙汉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：CN115577720B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-06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：202211137746.8，技术领域涉及：G06F40/58；该发明授权一种基于深度残差收缩网络和seq2seq的蒙汉机器翻译方法是由苏依拉;张旋;仁庆道尔吉;吉亚图;乌尼尔;路敏设计研发完成，并于2022-09-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度残差收缩网络和seq2seq的蒙汉机器翻译方法在说明书摘要公布了：一种基于深度残差收缩网络和seq2seq的蒙汉机器翻译方法，建立蒙古语字典和汉语字典，利用YOLO‑V7对图像进行目标检测，得到包含文本信息的特征图矩阵，使用CBOW将蒙古语文本生成词向量，为特征图矩阵加权；将加权后特征图矩阵送入深度残差收缩网络，剔除图像中与蒙古语文本不相关的特征；使用LSTM编码器对所述词向量进行编码，与深度残差收缩网络的特征输出融合，输入基于注意力机制的LSTM解码器，并利用注意力机制，不断更新状态，直至输出结果；使用基于GAN的SN‑GAN攻击方法攻击训练完成的模型，直至生成的对抗样本真实自然。本发明解决了由于数据稀疏带来的欠拟合问题，提高蒙汉翻译质量。

本发明授权一种基于深度残差收缩网络和seq2seq的蒙汉机器翻译方法在权利要求书中公布了：1.一种基于深度残差收缩网络和seq2seq的蒙汉机器翻译方法，其特征在于，包括：步骤1：建立蒙古语字典和汉语字典，蒙古语字典包含若干蒙文字符，汉语字典包含若干汉字；对蒙古语文本和图像，利用YOLO-V7对图像进行目标检测，得到包含文本信息的特征图矩阵，然后使用CBOW模型将蒙古语文本生成词向量，并利用所述词向量为所述特征图矩阵加权；其中所述文本是对图像内容的部分描述；步骤2：将加权后的特征图矩阵送入深度残差收缩网络，调整深度残差收缩网络中的阈值，使用软阈值化函数将与蒙古语文本不相关的部分阈值置为0，以剔除图像中与蒙古语文本不相关的特征，使得输出的特征只包含与蒙古语文本有关的特征；步骤3：使用LSTM编码器对所述词向量进行编码，然后将其编码输出与深度残差收缩网络的特征输出融合，将融合后的特征输入基于注意力机制的LSTM解码器，并利用注意力机制，不断更新状态，直至输出结果；步骤4：使用基于GAN的SN-GAN攻击方法攻击训练完成的模型，直至生成的对抗样本真实自然，且生成器对任意的输入均能够稳定生成相应的对抗样本时结束，得到最终的翻译模型，利用该最终的翻译模型，执行蒙汉翻译。

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