【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及自然语言处理，尤其涉及基于神经网络模型的汉语言翻译方法及系统。
技术介绍
1、机器翻译可以将一种自然语言自动翻译成另一种自然语言，汉语言翻译通常是指汉语译其他语言，或者其他语言译汉语。目前，可以通过翻译软件对一段语音数据进行识别，提取出原文本并进行语言类别识别，然后通过识别结果与目标语言进行对比进行翻译。然而，由于交互信息中会携带各种类型的语言信息，会导致识别结果与真实输入存在偏差，且由于目前的翻译过程中往往忽略了语音的情感属性，进而导致翻译准确率并不理想。
技术实现思路
1、为了解决上述提出的至少一个技术问题，本专利技术提供了基于神经网络模型的汉语言翻译方法及系统。
2、第一方面，本专利技术提供了基于神经网络模型的汉语言翻译方法，所述方法包括：
3、步骤s10、获取待翻译的源语音数据，对源语音数据进行识别得到韵律信息和文本信息；
4、步骤s20、对文本信息进行分词处理，得到若干分词；对若干分词进行聚类，筛选出最大聚类簇并识别最大聚类簇对应...
【技术保护点】
1.基于神经网络模型的汉语言翻译方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的基于神经网络模型的汉语言翻译方法，其特征在于，所述对文本信息与韵律信息进行特征组合，得到第一组合特征和第二组合特征，包括：
3.根据权利要求2所述的基于神经网络模型的汉语言翻译方法，其特征在于，所述根据第一组合特征和第二组合特征确定源语音数据的情感属性，包括：
4.根据权利要求1所述的基于神经网络模型的汉语言翻译方法，其特征在于，在所述基于源语音数据的情感属性将源语音数据翻译为目标语言的翻译文本之前，还包括：
5.基于神经网络模型的...
【技术特征摘要】
1.基于神经网络模型的汉语言翻译方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的基于神经网络模型的汉语言翻译方法，其特征在于，所述对文本信息与韵律信息进行特征组合，得到第一组合特征和第二组合特征，包括：
3.根据权利要求2所述的基于神经网络模型的汉语言翻译方法，其特征在于，所述根据第一组合特征和第二组合特征确定源语音数据的情感属性，包括：
4.根据权利要求1所述的基于神经网络模型的汉语言翻译方法，其特征在于，在所述基于源语音数据的情感属性将源语音数据翻译为目标语言的翻译文本之前，还包括：
5.基于神经网络模型的汉语言翻译系统，其特征在于，所述系统包括：
6.根据权利要求5所述的基于神经网络模型的汉语言翻译系统，其特征在于，所述特征组合单元，用于对文本信息与韵律信息进行特征组合，得到第一组合特征和第二组...
【专利技术属性】
技术研发人员：于荣，杜丽娟，
申请(专利权)人：烟台核一过滤设备有限公司，
类型：发明
国别省市：
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