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摘要：本发明提出了基于主题融合的语义一致性篇章级神经机器翻译方法，通过引入主题词以捕捉文本的全局语义信息，从而有效减少翻译过程中的主题漂移现象，并增强句子间的逻辑联系，显著提高翻译的一致性与准确性。该方法采用了由主题词软提示引导的提示学习策略，其中每个软提示被视为一个“专家”，通过多个软提示的融合形成了一个混合专家模型；通过使用BERT模型对主题词进行编码，生成高质量的词向量表示，并引入主题词感知的多层次动态融合机制，将这些主题信息与源语言信息进行有效融合，进而实现主题迁移效果。本发明还引入了一种以主题词为引导的语义一致性损失，用以平衡源语言信息与主题信息的贡献，避免模型过度依赖主题词。
主权项：1.基于主题融合的语义一致性篇章级神经机器翻译方法，其特征在于，包括以下步骤：Step1、使用主题词提取工具，从每个篇章中提取出关键的主题词；Step2、把句子级训练得到的结果加载到篇章级，对篇章级数据进行篇章级机器翻译训练；Step3、引入主题迁移机制，使用Adapter实现句子级信息到篇章级信息的迁移，对篇章级数据进行进一步优化；Step4、应用以主题词为引导的语义一致性损失函数，优化模型训练过程。
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百度查询： 昆明理工大学 基于主题融合的语义一致性篇章级神经机器翻译方法
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