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申请/专利权人：戎行技术有限公司

摘要：本发明涉及语言翻译数据的优化改善处理领域，尤其涉及一种基于大模型的实时语言翻译数据优化处理方法，包括：利用实时语言翻译数据获取语言翻译数据基础特征；根据所述语言翻译数据基础特征获取特征标志数据；利用所述实时语言翻译数据、语言翻译数据基础特征与特征标志数据基于大模型进行训练验证处理得到实时语言翻译数据的关联反馈模型；利用所述关联反馈模型得到实时语言翻译数据优化处理结果，改善了翻译内容前后的词语、整句、段落的关联关系，同时对于实时数据处理和高并发请求，确保即使在大量请求同时进入时，延迟仍保持在最低。

主权项：1.一种基于大模型的实时语言翻译数据优化处理方法，其特征在于，包括：S1、利用实时语言翻译数据获取语言翻译数据基础特征；S1-1、获取实时语言翻译数据对应数据容量、语义数据、译前语言类型与译后语言类型作为指标数据；S1-2、利用所述指标数据的数据容量作为实时语言翻译数据的基础数据特征；S1-3、利用所述指标数据的语义数据作为实时语言翻译数据的数据含义特征；S1-4、利用所述指标数据的译前语言类型作为实时语言翻译数据的一级数据特征；S1-5、利用所述指标数据的译后语言类型作为实时语言翻译数据的二级数据特征；S1-6、利用所述实时语言翻译数据的基础数据特征、数据含义特征、一级数据特征与二级数据特征作为语言翻译数据基础特征；S2、根据所述语言翻译数据基础特征获取特征标志数据；S2-1、根据所述语言翻译数据基础特征的一级数据特征作为译前数据的第一异常阈值；S2-2、根据所述语言翻译数据基础特征的二级数据特征作为译后数据的第二异常阈值；S2-3、根据所述语言翻译数据基础特征的数据含义特征获取实时语言翻译数据的正常标定值；S2-4、判断所述译前数据的第一异常阈值、译后数据的第二异常阈值是否均分别与实时语言翻译数据的正常标定值对应，若是，则利用所述译前数据的第一异常阈值、译后数据的第二异常阈值与实时语言翻译数据的正常标定值作为特征标志数据，否则，放弃处理；S3、利用所述实时语言翻译数据、语言翻译数据基础特征与特征标志数据基于大模型进行训练验证处理得到实时语言翻译数据的关联反馈模型；S3-1、利用所述实时语言翻译数据基于大模型建立语言翻译语义关联模型；S3-2、利用所述语言翻译数据基础特征基于大模型建立语言翻译数据基础特征分析模型；S3-3、利用所述特征标志数据对语言翻译语义关联模型与语言翻译数据基础特征分析模型依次进行验证处理得到实时语言翻译数据的关联反馈模型；S4、利用所述关联反馈模型得到实时语言翻译数据优化处理结果。

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