一种结合强化学习的动态手语词典自适应更新方法及系统

本发明公开了一种结合强化学习的动态手语词典自适应更新方法及系统，通过实时监测用户搜索失败数据识别更新需求，结合手语语言学规则与多媒体动态演示构建词条，并利用用户反馈驱动强化学习模型持续优化词条质量，将用户行为数据转化为强化学习奖励信号，驱动模型动态调整词条的语义关联性和表达准确性，能够通过关联词网络分析确保新词条符合手语语法体系，多媒体动态演示则弥补传统词典静态表达的缺陷，使更新过程兼具用户导向性与语言规范性，避免传统手语词典更新滞后、用户反馈断层、静态呈现局限的问题，通过强化学习实现词条质量的持续自我优化，解决了现有技术中手语词典更新方法中更新速率和更新效果不平衡的问题。