摘要
本申请涉及地名翻译技术领域,公开了一种多语言音节切分与自适应学习相结合的地名翻译方法,其对源语言地名地址进行基于通用词典的分词及通名翻译标注,并将未标注的专名部分转化为IPA音素序列后,对各个词片段IPA音素序列进行音节划分和译文匹配,为每个词片段匹配多个可能的候选音译结果,进而将专名词片段的各个候选音译结果与通名翻译结果进行组合,构建地名地址目标语言翻译结果候选集,利用深度学习算法对该候选集进行自适应特征学习和聚合优化,以综合考虑多音译版本的语义信息和上下文连贯性,生成最终的地名地址目标语言译文。本申请能够解决传统地名地址翻译方法中存在的音译不准确、生硬、歧义等问题,提高翻译效率和质量。
技术关键词
编码向量
翻译语言
序列
地名翻译技术
地址翻译方法
多语言
因子
词典
语义特征
空间结构
ReLU函数
深度学习算法
多层感知机
度量
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分词
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