【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及一种机器翻译，特别是涉及一种基于大模型融合任务拆解与认知规划的机器翻译方法及系统。
技术介绍
1、近年来机器翻译经历了从符号主义到连接主义的迭代，深度神经网络成为机器翻译的主流技术，但无论是人工神经网络还是transformer架构均依赖端到端模型架构。这一架构在面对复杂语义结构时无法深层次解析内含语义，缺乏高效且精准的分层解析能力。以长文本翻译为例，当源语言具备强专业性与复杂上下文时，模型捕捉嵌套多层的句子结构表现较差，造成高耦合的语义关系无法被细粒度拆解与深度分析，从而导致目标语言译文容易呈现前后逻辑断裂、层次紊乱等现象。在专业术语翻译场景下，传统机器翻译对特定领域知识体系依赖较弱，有监督训练方法难以捕捉术语在不同语境中的精确含义，其局限性更为突出。以法律专业术语的翻译为例，同一术语在不同法律条款及司法场景下往往存在多种释义，而传统机器翻译系统由于缺乏对法律语境的深度理解和精准把握，难以实现对这些术语的准确甄别与翻译。这导致其生成的译文与法律专业实际需求存在较大偏差，进而影响法律的正确实施与适用。
2、在文...
【技术保护点】
1.一种基于大模型融合任务拆解与认知规划的机器翻译方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：
2.如权利要求1所述的基于大模型融合任务拆解与认知规划的机器翻译方法，其特征在于：所述句法解析阶段使用的提示词为“请以主谓宾结构分解以下句子”，以引导大模型清晰呈现源语言句子的语法结构；
3.如权利要求1所述的基于大模型融合任务拆解与认知规划的机器翻译方法，其特征在于：所述文化适配阶段使用的提示词帮助模型将源语言中的文化元素以恰当的方式融入目标语言。
4.一种基于大模型融合任务拆解与认知规划的机器翻译系统，其特征在于，包括：
5....
【技术特征摘要】
1.一种基于大模型融合任务拆解与认知规划的机器翻译方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：
2.如权利要求1所述的基于大模型融合任务拆解与认知规划的机器翻译方法，其特征在于：所述句法解析阶段使用的提示词为“请以主谓宾结构分解以下句子”，以引导大模型清晰呈现源语言句子的语法结构；
3.如权利要求1所述的基于大模型融合任务拆解与认知规划的机器翻译方法，其特征在于：所述文化适配阶段使用的提示词帮助模型将源语言中的文化元素以恰当的方式融入目标语言。
4.一种基于大模型融合任务拆解与认知规划的机器翻译系统，其特征在于，包括：
5.如权利要求4所述的系统，其特征在于：所述多阶段提示调度模块包括句法解析、语义蒸馏、术语对齐和修正检验等子模块。
6.如权利要求4所述的系...
【专利技术属性】
技术研发人员：刘忻，区柏荣，黄继承，邱洋，黎思恒，
申请(专利权)人：广州市品高软件股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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