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龙图腾网获悉山东顺势教育科技集团有限公司申请的专利一种英文单词智能学习翻译系统及方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN118940772B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-17发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411136927.8，技术领域涉及：G06F40/58；该发明授权一种英文单词智能学习翻译系统及方法是由杨玉德;严汝建设计研发完成，并于2024-08-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种英文单词智能学习翻译系统及方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种英文单词智能学习翻译系统及方法，涉及数据处理相关领域，该系统包括：历史学习数据索引模块用于获取目标单词，采集目标语境信息，索引历史学习数据；历史语境信息归类模块用于对历史语境信息归类，获得历史学习分数集合；历史学习分数集合优化降维模块用于优化降维，按照时序排列；学习趋势分析模块用于根据历史学习分数序列进行学习趋势分析；修正模块用于匹配历史语境，对学习率和退化率进行修正；辅助翻译提示模块用于进行辅助翻译提示。解决了现有英文单词学习翻译存在的辅助翻译的针对性和准确性不足的技术问题，达到了提高辅助翻译的针对性和准确性的技术效果。

本发明授权一种英文单词智能学习翻译系统及方法在权利要求书中公布了：1.一种英文单词智能学习翻译系统，其特征在于，所述系统包括： 历史学习数据索引模块，所述历史学习数据索引模块用于获取用户当前进行学习的目标单词，以及采集所述目标单词当前所处的目标语境信息，根据所述目标单词，索引用户历史时间内对所述目标单词的历史学习数据； 历史语境信息归类模块，所述历史语境信息归类模块用于对所述历史学习数据内的历史语境信息进行归类，获得多个归类历史语境，抽取所述多个归类历史语境下的历史词义信息集合和多个历史学习数据集合，处理获得多个历史学习分数集合； 历史学习分数集合优化降维模块，所述历史学习分数集合优化降维模块用于分别对所述多个历史学习分数集合进行优化降维，获得多个降维历史学习分数集，并按照时序排列，获得多个历史学习分数序列； 学习趋势分析模块，所述学习趋势分析模块用于根据所述多个历史学习分数序列进行学习趋势分析，获得学习率和退化率，其中，学习率表示用户对目标单词的学习程度，是学习速度或效率的指标，指单位时间内对目标单词的掌握程度，具体用单位时间内历史学习分数的均值与满分的比值表示；退化率表示学习成果随时间衰退的速率，反映了用户在一段时间内对目标单词记忆或理解的衰退情况，具体用单位时间内历史学习分数的最高值到当前最新学习分数的降低幅度来表示； 修正模块，所述修正模块用于将所述目标语境信息与所述多个归类历史语境进行匹配，获得匹配历史语境，并根据所述目标语境信息和所述匹配历史语境的标准匹配语境信息的偏差，对所述学习率和退化率进行修正，获得修正学习率和修正退化率，其中，修正学习率和修正退化率反映了用户在当前目标语境下对目标单词的掌握程度； 辅助翻译提示模块，所述辅助翻译提示模块用于根据所述修正学习率和修正退化率，进行辅助翻译决策，获得辅助翻译提示方案，进行辅助翻译提示； 其中，对所述历史学习数据内的历史语境信息进行归类，获得多个归类历史语境，抽取所述多个归类历史语境下的历史词义信息集合和多个历史学习数据集合，处理获得多个历史学习分数集合，包括： 获取所述历史学习数据内的多个历史语境信息，进行归类处理，获得多个归类历史语境； 提取所述多个归类历史语境下历史学习数据内目标单词的标准词义，获得历史词义信息集合，并提取用户在所述多个归类历史语境下翻译提交的多个历史翻译语义信息集合和多个历史翻译提交时间集合； 根据所述多个历史翻译语义信息集合与所述历史词义信息集合的偏离幅度，分类获得多个历史基础学习分数集合； 根据预设提交时间阈值和所述多个历史翻译提交时间集合的比值，对所述多个历史基础学习分数集合进行修正计算，获得多个历史学习分数集合； 其中，根据所述多个历史学习分数序列进行学习趋势分析，获得学习率和退化率，包括： 根据多个用户的样本学习数据，采集样本学习分数序列集合，并根据每个样本学习分数序列内的学习分数变化标识获得样本学习率集合和样本退化率集合； 采用所述样本学习分数序列集合为分类输入，采用所述样本学习率集合和样本退化率集合作为分类输出，构建学习趋势分析器； 基于所述学习趋势分析器，对所述多个历史学习分数序列进行学习趋势分类，获得多个语境学习率和多个语境退化率，语境学习率和语境退化率反映了语境因素对学习效果的影响； 分析所述目标语境信息和所述多个归类历史语境的相似度，根据多个语境相似度的大小，对所述多个语境学习率和多个语境退化率进行加权计算，获得学习率和退化率； 其中，将所述目标语境信息与所述多个归类历史语境进行匹配，获得匹配历史语境，并根据所述目标语境信息和所述匹配历史语境的标准匹配语境信息的偏差，对所述学习率和退化率进行修正，获得修正学习率和修正退化率，包括： 选择相似度最大的归类历史语境作为匹配历史语境，并获取所述匹配历史语境的标准匹配语境信息； 根据所述目标语境信息和所述匹配历史语境的标准匹配语境信息的偏差，设置学习修正系数； 采用所述学习修正系数，对所述学习率和退化率进行修正计算，获得修正学习率和修正退化率。

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