[發明專利]用于小語種翻譯結果唯一性認定的區塊鏈系統與方法有效
| 申請號: | 201911332754.6 | 申請日: | 2019-12-23 |
| 公開(公告)號: | CN111126085B | 公開(公告)日: | 2023-05-26 |
| 發明(設計)人: | 何征宇 | 申請(專利權)人: | 傳神語聯網網絡科技股份有限公司 |
| 主分類號: | G06F40/58 | 分類號: | G06F40/58;G06F21/30 |
| 代理公司: | 暫無信息 | 代理人: | 暫無信息 |
| 地址: | 430073 湖北省武漢市東湖新技術開發區高新大道99*** | 國省代碼: | 湖北;42 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 用于 語種 翻譯 結果 唯一 認定 區塊 系統 方法 | ||
本發明提出用于小語種翻譯結果唯一性認定的區塊鏈系統、小語種翻譯結果唯一性認證方法以及分布式的術語認證分布式節點系統。所述區塊鏈系統包括用戶終端、連接所述用戶終端與分布式認證服務器的多個信息鏈通道。本發明的技術方案針對小語種的機器翻譯結果,在建立基于區塊鏈的分布式節點認證區塊之后,將所述機器翻譯結果提交給所述認定系統執行唯一性認證,在唯一性認證得到所有數據鏈節點的共識同步之后,作為其他數據鏈節點加入到所述認定區塊之中,并廣播所述結果。本發明的技術方案基于小語種翻譯的實際情況(語料缺乏、依賴資源較少),利用了區塊鏈的去中心化和分布式廣播的特點,能夠有效的實現小語種翻譯結果的唯一性認定。
技術領域
本發明屬于翻譯技術領域,尤其涉及用于小語種翻譯結果唯一性認定的區塊鏈系統、小語種翻譯結果唯一性認證方法以及分布式的術語認證分布式節點系統。
背景技術
機器翻譯技術是基于訓練輸出匹配結果,需要大量的在先訓練數據,如果已經存在海量的可用語料,大規模機器翻譯技術可以通過各種手段得出最有可能的候選結果,至少也能按照概率將各種結果推薦出來供人工譯者參考;然而,在面對小語種時,由于在先已有的訓練數據嫉妒缺乏,機器翻譯無法參考已有譯文或者進行大數據分析的語料不夠,其大部分時候只能依據字典查找匹配的方式給出所有結果,后者基于設定給出設定數量的結果,而無法給出推薦概率。但是,一個源譯文或者待譯文的翻譯結果本身應當是客觀唯一的,如果不能保證客觀唯一,機器翻譯將失去意義,尤其是針對小語種翻譯而言,更是如此。
然而,在小語種翻譯中,通常會出現一個源譯文對應于多個目標譯文的情形,例如在越南語-漢語拼音-漢字的翻譯過程中,一個越南語發音對應唯一的一個詞,而與之相對的漢語拼音的發音,對應多個漢字,導致一個越南語的譯文可能對應多個漢字;如果是少量的待譯文本采用人工翻譯,則基于譯者經驗以及上下文語義,能夠很大概率的選擇出唯一正確的那一個結果(雖然這實際上取決于譯者的翻譯能力);但是,如果是針對大數量的海量待譯文本,通常需要借助機器翻譯技術進行初步翻譯后才會由專家進行后續的進一步處理例如核查、校對工作。
為此,申請號為CN201910382004.3的中國發明專利申請提出一種融合發音特征漢語-越南語統計機器翻譯方法,目的是為解決漢語-越南語機器翻譯資源受限繼而導致翻譯質量差的技術缺陷,相比較傳統不融合發音特征的方法,在翻譯質量上有了提升,且其提出的因子對應方法也能相較與其他因子對應方法進一步提升漢語-越南語翻譯質量。
此外,申請號為CN201910159512.5的中國發明專利申請提出一種基于組合神經網絡的老撾語命名實體識別方法,減弱了系統對人工特征設計的依賴,避免字符序列化標注方法的不足,通過采用深度學習片段神經網絡結構,實現特征的自動學習,并通過獲取片段信息對片段整體分配標記,同時完成實體邊界識別和分類。
隨著國際交流的廣泛進行,針對小語種的準確翻譯需求越來越大,現有的各種小語種翻譯方法已經越來越不能滿足需要。
近年,智能合約和支持它們的區塊鏈(Blockchain)技術在全球范圍內引起了極大的興趣。智能合約與新興的區塊鏈技術平臺緊密相關,可以自動履行日益復雜的規約、識別、判定和唯一性鑒別任務。區塊鏈最早只應用于虛擬貨幣,例如零幣、以太幣等,隨著區塊鏈方面的專家不斷深入研究,表明區塊鏈技術可以應用于其他行業如數字出版、金融、醫療、數據處理、分布式儲存等領域。由于區塊鏈具有“去中心化”和“不可篡改”的特點,可以保證存儲在區塊鏈中的數據不可改變,同時,所有數據鏈節點采取的共識機制使得每一個節點對應的數據存儲的唯一性也是所有成員共識的體現。
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