一种结合知识图谱、大语言模型与视觉想象力机制的多模态机器翻译训练方法

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一种结合知识图谱、大语言模型与视觉想象力机制的多模态机器翻译训练方法
申请号:CN202510035739
申请日期:2025-01-09
公开号:CN119962547B
公开日期:2025-08-01
类型:发明专利
摘要
一种结合知识图谱、大语言模型与视觉想象力机制的多模态机器翻译训练方法,属于人工智能技术领域。为优化多模态机器翻译方法的图像生成质量,本发明包括人工设置待翻译句子,构建训练集1;应用文字处理库处理训练集1中的待翻译句子得到文字三元组,将训练集1中的待翻译句子输入图像生成模型生成图片后利用图像三元组提取模型处理得到图像三元组,应用两组三元组的距离性质对图像生成模型进行训练得到训练好的图像生成模型;将训练集1中的待翻译句子输入到训练好的图像生成模型待翻译句子对应生成图像进行编码处理,然后和对应的待翻译句子进行拼接后,构建训练集2,利用训练集2对大语言模型进行训练,优化大语言模型的多模态机器翻译性能。
技术关键词
图像生成模型 大语言模型 三元组 自然语言文本处理 图谱 翻译语言 视觉 图片 机制 计算方法 机器翻译方法 图像编码 表达式 实体 人工智能技术 矩阵
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