本發明涉及自然語言處理技術及機器翻譯領域，尤其涉及一種基于深度學習的中韓自動翻譯系統及其雙語語料庫的構建方法。

背景技術：

1、自動翻譯技術旨在將一種語言的文本翻譯成另一種語言，是語言學和計算機科學交叉學科的重要組成部分。隨著全球化的發展，中韓兩國在各個領域的交流日益頻繁，對高效、準確的翻譯需求不斷增加。傳統的機器翻譯方法已經無法滿足當前高質量翻譯的需求。近年來，深度學習技術的興起為提高機器翻譯質量提供了新的途徑。然而，現有的中韓翻譯系統仍然存在翻譯準確性低和自然性差的問題，具體表現在翻譯出的文本往往會出現詞義錯誤、語法錯誤和語句不通順，以及翻譯出的文本過于生硬，缺乏流暢性和本土化表達等問題。因此，開發一種基于深度學習的中韓自動翻譯系統，并研究中韓雙語語料庫的構建與優化，具有重要的現實意義。

技術實現思路

1、本發明意在提供一種基于深度學習的中韓自動翻譯系統及其方法，以解決現有翻譯系統中存在的翻譯準確性和自然性不足的問題。

2、為達到上述目的，本發明提供如下技術方案：

3、一種基于深度學習的中韓自動翻譯系統，所述系統包括：

4、數據采集模塊：收集中韓雙語語料，包括文本、語音等多種形式的數據；

5、數據預處理模塊：對采集到的數據進行清洗、標注和對齊等處理；

6、深度學習訓練模塊：采用深度學習算法進行模型訓練；

7、翻譯引擎模塊：將訓練好的模型應用于實際翻譯任務中，實現中韓自動翻譯；

8、評估與優化模塊：對翻譯結果進行評估，并根據評估結果對模型進行優化。

9、優選的，所述深度學習訓練模塊中采用深度學習算法包括有transformer、bert。

10、優選的，一種基于深度學習的中韓自動翻譯方法，所述方法具體步驟包括：

11、s1.雙語語料庫構建與優化；

12、s2.翻譯模型訓練與優化；

13、s3.翻譯引擎實現；

14、s4.評估與優化機制。

15、優選的，所述s1的具體實現步驟包括：

16、s11.語料收集：從多種來源收集高質量中韓雙語語料，來源包括新聞、文學作品.社交媒體，語料形式包括文本、音頻和視頻；

17、s12.語料預處理：對收集到的語料進行去重、糾錯、分詞、詞性標注等處理；

18、s13.語料對齊：采用基于錨點的方法對中韓雙語語料進行句子級和詞匯級對齊；

19、s14.采用數據增強技術：如反向翻譯、詞語替換和同義詞替換，擴充語料庫規模；

20、s15.語料庫管理：建立高效的索引機制，方便后續的檢索和使用。

21、優選的，所述s2的具體實現步驟包括：

22、s21.采用大規模并行計算技術加速模型訓練過程；

23、s22.使用交叉驗證等方法選擇最優的超參數配置；

24、s23.通過引入注意力機制、位置編碼、殘差連接等技術提升模型性能，增強模型對上下文信息的捕捉能力，促進模型生成更自然、流暢的翻譯結果；

25、s24.定期對模型進行更新和迭代，以適應不斷變化的語言環境。

26、優選的，所述s3的具體實現步驟包括：

27、s31.支持多種翻譯模式，包括實時翻譯和離線翻譯；

28、s32.提供豐富的接口和服務，方便與其他系統集成；

29、s33.采用緩存策略提高翻譯效率。

30、優選的，所述s4的具體實現步驟包括：

31、s41.建立多維度的評估體系，評估因素包括準確率、召回率、bleu；

32、s42.通過用戶反饋和人工評審等方式收集翻譯錯誤案例。對翻譯結果進行語法校正、詞序調整和本地化優化；

33、s43.根據評估結果對模型進行調整和優化，提升翻譯的整體質量。

34、與現有技術相比，本發明具有如下有益效果：

35、1.提高了翻譯的準確性和自然性，滿足了用戶對高質量翻譯的需求。具體來說，優化后的翻譯模型能夠有效減少詞義錯誤、語法錯誤和語句不通順等問題，顯著提升翻譯文本的準確性；融合注意力機制、位置編碼和gan技術的翻譯模型，能夠生成更接近人類語言的流暢、自然的翻譯結果。

36、2.通過構建大規模的中韓雙語語料庫，為模型訓練提供了豐富的數據資源。

37、3.采用先進的深度學習算法和技術，提升了模型的性能和泛化能力。

38、4.建立了完善的評估與優化機制，保證了系統的持續改進和發展。

39、5.擴大應用范圍：本發明在提高中韓翻譯質量的同時，也支持其他語言之間的自動翻譯，擴展其應用范圍。

40、本發明的基于深度學習的中韓自動翻譯系統具有以下特點：首先，利用深度學習算法的強大表達能力，能夠更好地捕捉中韓兩種語言之間的復雜關系，提高翻譯的準確性和自然性；其次，通過構建大規模的中韓雙語語料庫，為模型訓練提供了豐富的數據支持；最后，系統的模塊化設計使得各個模塊可以獨立開發和優化，提高了系統的可擴展性和可維護性。該系統在實際應用中具有廣泛的前景，能夠為中韓之間的語言教學、文化交流、商業活動等提供有力的語言支持，具有重要的現實意義。同時，通過不斷的優化和迭代，系統能夠適應不斷變化的語言環境，保持翻譯質量的持續提升。

技術特征：

1.一種基于深度學習的中韓自動翻譯系統，其特征在于，所述系統包括：

2.根據權利要求1所述一種基于深度學習的中韓自動翻譯系統，其特征在于，所述深度學習訓練模塊中采用深度學習算法包括有transformer、bert。

3.一種基于深度學習的中韓自動翻譯方法，其特征在于，所述方法具體步驟包括：

4.根據權利要求3所述的一種基于深度學習的中韓自動翻譯方法，其特征在于，所述s1的具體實現步驟包括：

5.根據權利要求3所述的一種基于深度學習的中韓自動翻譯方法，其特征在于，所述s2的具體實現步驟包括：

6.根據權利要求3所述的一種基于深度學習的中韓自動翻譯方法，其特征在于，所述s3的具體實現步驟包括：

7.根據權利要求3所述的一種基于深度學習的中韓自動翻譯方法，其特征在于，所述s4的具體實現步驟包括：

技術總結
本發明公開了一種基于深度學習的中韓自動翻譯系統及其方法，屬于自然語言處理技術及機器翻譯領域，系統包括：數據采集模塊，收集中韓雙語語料，包括文本、語音等多種形式的數據；數據預處理模塊，對采集到的數據進行清洗、標注和對齊等處理；深度學習訓練模塊，采用深度學習算法進行模型訓練；翻譯引擎模塊，將訓練好的模型應用于實際翻譯任務中，實現中韓自動翻譯；評估與優化模塊，對翻譯結果進行評估，并根據評估結果對模型進行優化；本發明解決現有翻譯系統中存在的翻譯準確性和自然性不足的問題；并提供了一種基于深度學習的中韓自動翻譯系統，并研究中韓雙語語料庫的構建與優化，具有重要的現實意義。

技術研發人員：沈曉梅
受保護的技術使用者：廣東海洋大學
技術研發日：
技術公布日：2025/4/24