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龙图腾网获悉湖北大学申请的专利一种基于前缀调优机器翻译模型的语言翻译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：CN116151278B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-04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：202310149564.0，技术领域涉及：G06F40/58；该发明授权一种基于前缀调优机器翻译模型的语言翻译方法是由周艳玲;冉啟雯;沈君凤;温志远;余杭;熊炳城设计研发完成，并于2023-02-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于前缀调优机器翻译模型的语言翻译方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于前缀调优机器翻译模型的语言翻译方法，属于翻译技术领域，包括：构建前缀调优机器翻译模型，其包括：预设三组控制信号矩阵S1、S2、S3；利用第一MLP神经网络将S1进行重参数化，输出第一前缀序列键值对P1key‑P1value；利用第二MLP神经网络中将S2进行重参数化，输出第二前缀序列键值对P2key‑P2value；利用第三MLP神经网络将S3转化为mBART翻译模型交叉注意力层的Q值、K值和V值；改造mBART翻译模型的交叉注意力层、编码器自注意力层、解码器自注意力层；训练好前缀调优模块，实现机器翻译模型的构建。该方法能够构造一种基于前缀调优的适用于各种数量级语料库以及语言场景的机器翻译模型,并利用模型进行语言翻译。

本发明授权一种基于前缀调优机器翻译模型的语言翻译方法在权利要求书中公布了：1.一种基于前缀调优机器翻译模型的语言翻译方法，其特征在于，包括： 构建前缀调优机器翻译模型，其包括： 将前缀调优机器翻译模型输出的翻译后目标语言的词序、长度、语言风格的控制属性标签初始化为维度一致的向量Si，对向量Si进行线性加权组合，得到控制信号矩阵S，并设三组控制信号矩阵，分别为S1、S2、S3； 利用第一MLP神经网络将S1重参数化，输出第一前缀序列键值对P1key-P1value；利用第二MLP神经网络将S2重参数化，输出第二前缀序列键值对P2key-P2value；利用第三MLP神经网络将S3转化为mBART翻译模型交叉注意力层的Q值、K值和V值； 将第三MLP神经网络输出的Q值、K值和V值传入mBART翻译模型交叉注意力层中，作为交叉注意力层中可训练的参数； 将P1key-P1value与源语言文本经过编码器自注意力层中的键值对进行拼接，形成新的键值对K'l-V'l，将K'l-V'l传入mBART编码器的自注意力层中，实现mBART编码器自注意力层的改进； 将第二前缀序列键值对P2key-P2value与目标语言文本经过解码器自注意力层中的键值对进行拼接，形成新的键值对K'l1-V'l1，将K'l1-V'l1传入mBART解码器的自注意力层中，实现mBART解码器自注意力层的改进； 将K'l-V'l输入mBART解码器的交叉注意力层中，实现mBART解码器交叉注意力层的改进； 将源语言输入到训练后的前缀调优机器翻译模型中，输出翻译后目标语言。

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