【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及语音识别的，特别涉及一种多语种跨语言环境下的神经网络文本翻译增强方法及系统。
技术介绍
1、在多语种跨语言交流需求不断增长的当下，现有的文本翻译技术在多语种环境下表现出诸多局限性。
2、传统翻译方法在处理多语种语音数据时，在特征提取方面，通常为单个维度的特征提取，缺乏有效的多维提取，无法全面涵盖语义、语法和语境等关键要素，造成特征提取不全面。
3、在融合不同语种的文本特征向量时，传统技术一般采用固定权重，不能根据不同语种的实际特征进行动态调整，导致融合效果欠佳，无法充分发挥各语种的优势。而现有的神经网络翻译模型，翻译文本存在语法错误、语义不准确以及流畅度不足等问题，无法提供高质量的翻译结果。
技术实现思路
1、本专利技术的主要目的为提供一种多语种跨语言环境下的神经网络文本翻译增强方法及系统，旨在克服当前特征提取不全面以及融合不同语种的文本特征向量的效果欠佳的缺陷。
2、为实现上述目的，本专利技术提供了一种多语种跨语言环境下的神经网络文本翻译...
【技术保护点】
1.一种多语种跨语言环境下的神经网络文本翻译增强方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的多语种跨语言环境下的神经网络文本翻译增强方法，其特征在于，所述针对不同语种的文本集合分别进行多维特征提取，得到文本特征向量，包括：
3.根据权利要求1所述的多语种跨语言环境下的神经网络文本翻译增强方法，其特征在于，将所述融合特征向量输入到经过强化预训练的神经网络翻译模型中进行深度翻译，得到初步翻译文本，包括：
4.根据权利要求1所述的多语种跨语言环境下的神经网络文本翻译增强方法，其特征在于，对所述初步翻译文本进行后处理，得到翻译
...【技术特征摘要】
1.一种多语种跨语言环境下的神经网络文本翻译增强方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的多语种跨语言环境下的神经网络文本翻译增强方法，其特征在于，所述针对不同语种的文本集合分别进行多维特征提取，得到文本特征向量，包括：
3.根据权利要求1所述的多语种跨语言环境下的神经网络文本翻译增强方法，其特征在于，将所述融合特征向量输入到经过强化预训练的神经网络翻译模型中进行深度翻译，得到初步翻译文本，包括：
4.根据权利要求1所述的多语种跨语言环境下的神经网络文本翻译增强方法，其特征在于，对所述初步翻译文本进行后处理，得到翻译结果，包括：
5.根据权利要求1所述的多语种跨语言环境下的神经网络文本翻译增强方法，其特征在于，所述采用自适...
【专利技术属性】
技术研发人员：车建波，
申请(专利权)人：深圳市贝铂智能科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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