一种基于强化学习的多语言环境翻译语境优化方法

本发明公开了一种基于强化学习的多语言环境翻译语境优化方法，包括如下步骤：S1、接收源语言文本和上下文语境信息，生成上下文语境向量；S2、将源语言文本和上下文语境向量输入语境路由Transformer模型，输出语义编码结果；S3、利用翻译策略路由器确定翻译策略路径，生成翻译文本候选结果；S4、进行上下文一致性评估，计算上下文一致性得分和语义匹配得分；S5、将上下文一致性得分和语义匹配得分作为奖励信号输入上下文一致性强化调度算法，更新翻译策略路由器的策略参数；S6、利用奖励信号优化翻译策略路由器的多策略选择概率分布，生成翻译文本输出结果。本发明实现了多语言翻译任务中上下文自适应的高效策略优化与动态输出生成。