专利机翻英中方向术语一致性与AI模型结合

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摘要:专利机翻英中方向术语一致性与AI模型结合开宗明义，蓝灯鱼专利机翻模型在同一篇文本上，“术语”一致性，在试验阶段可保持在85%以上统一。同时，通过辅助工具和算法可自动提取整篇文章的关键“术语”，也支持用户定制术语。在初稿质量方面减少编辑过程中修订和更正频率，满足了行业诉求标准。做翻译模型的伙伴们都知道机翻是没有上下文的，也就是语境。比如一篇文章、一段对话有着具体的场景和用词约束和特定性。而在专利行业中，术语的前后统一是基本要求，直接打在人工智能机翻模型技术应用层面的短板处，解决“术语一致性”成了业界难题。蓝灯鱼机翻产品从两个大的方面进行升级。升级方案中包括AI智能部分的有：句子词性解析、句子词干提取、模型符号编制、文章会话、单词时态替换等等技术点。01.术语提取英文的提取关键术语主要由以下几个方面组成。通过工具NLTK帮助我们提取二元、三元词组，可根据翻译文章的类型不同选用不同的提取规则，我们把一句话分解成不同词性的词组合，二元方式为名词+名词/动词+名词/动名词+名词等等；三元方式则名词+名词+名词/冠词+名词+名词等等，以此类推。在此词性颗粒上组成规则引擎，形成权重比各自不同的提取方式，如偏向动词的、偏向名词的、冠词or介词+名词的等等。通过规则引擎可以提高关键词提取质量。处理词的时态，将同一个单词进行时、过去式、复数形式进行统一，避免关键词是识别时候缺乏统一性或者遗漏的现象。通过隐马尔科夫算法计算出整篇文章的权重关键词作为术语补充此列表。通过以上的的方法找到整篇文档的术语，再一次进行去重复、去无效、计算术语总数量，单独数据重复量等条件。最后得到一个结

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