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龍圖騰網獲悉騰訊科技(深圳)有限公司;北京交通大學申請的專利一種文本翻譯方法和相關裝置獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN113761952B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-12發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202110558951.0，技術領域涉及：G06F40/58；該發明授權一種文本翻譯方法和相關裝置是由劉宜進;徐楊一帆;孟凡東;徐金安設計研發完成，并于2021-05-21向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種文本翻譯方法和相關裝置在說明書摘要公布了：本申請實施例公開了一種文本翻譯方法和相關裝置，為了提高翻譯質量，處理設備可以結合源語種和目標語種所對應詞語片段之間的翻譯映射關系，調節用于訓練初始翻譯模型的相關參數，并基于調節后的相關參數，通過AI技術訓練初始翻譯模型，從而使訓練得到翻譯模型能夠基于該翻譯映射關系對源語種文本進行翻譯，使翻譯得到的目標語種下的翻譯文本更加貼合源語種文本的文本含義，提高翻譯效果。同時，訓練得到的翻譯模型以及過程中所確定出的關聯參數可以通過區塊鏈技術進行上鏈存儲，以便于后續過程中對其它模型進行訓練以及翻譯應用。

本發明授權一種文本翻譯方法和相關裝置在權利要求書中公布了：1.一種文本翻譯方法，其特征在于，獲取翻譯文本訓練集，所述翻譯文本訓練集包括多個文本樣本對，所述文本樣本對包括源語種的第一文本和目標語種的第二文本，所述第二文本為所述第一文本在所述目標語種下的翻譯文本； 確定所述第二文本所包括詞語片段在所屬文本樣本對中的關聯參數，其中，目標文本樣本對為所述多個文本樣本對中的任意一個，所述關聯參數用于體現所述目標文本樣本對的第二文本中目標詞語片段和所述目標文本樣本對的第一文本中詞語片段之間的翻譯映射關系的復雜程度；所述方法包括： 根據所述目標文本樣本對中的第一文本，通過初始翻譯模型確定在所述目標語種下的模型翻譯文本； 基于對應的關聯參數，確定所述目標文本樣本對的第二文本所包括詞語片段分別與所述模型翻譯文本對應的詞語損失參數； 根據所述詞語損失參數對所述初始翻譯模型進行訓練，得到翻譯模型；所述詞語損失參數用于調節所述初始翻譯模型的學習力度；所述翻譯映射關系的復雜程度與所述學習力度呈反相關； 通過所述翻譯模型將所述源語種下的待處理文本翻譯為所述目標語種下的翻譯文本。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人騰訊科技(深圳)有限公司;北京交通大學，其通訊地址為：518057 廣東省深圳市南山區高新區科技中一路騰訊大廈35層；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。