基于神经网络模型的实时地名地址多语言翻译系统及方法

本申请公开了一种基于神经网络模型的实时地名地址多语言翻译系统及方法，涉及多语言翻译技术领域，其首先通过结构化解析提取地址成分的拓扑关系，继而采用基于深度学习的神经网络模型对跨成分的上下文依赖进行深度建模，以通过跨成分的语义关联学习，挖掘出地址文本的深层语义表征，并基于此实现基于动态语义推理的地名消歧；本申请解决了同名异地、同地异名等复杂场景下的语义偏离问题，显著提升了对地理实体多义性的判别精度，使翻译结果能够动态适应不同语言的地名表达习惯，有效消除因静态知识库局限或规则不完善导致的翻译歧义，达成更精准的多语言地址转换效果。