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龙图腾网获悉广东工业大学申请的专利一种基于大语言模型的机器翻译方法及系统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：CN119721064B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-25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：202411664912.9，技术领域涉及：G06F40/58；该发明授权一种基于大语言模型的机器翻译方法及系统是由秦景辉;唐磊;杨志景设计研发完成，并于2024-11-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于大语言模型的机器翻译方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及自然语言处理的技术领域，提出一种基于大语言模型的机器翻译方法，包括以下步骤：获取包含若干条翻译示例的双语数据集，其中，每条翻译示例都包括一条源语句和所述源语句对应的翻译语句；获取待翻译语句；利用大语言模型将待翻译语句和所述翻译示例中的源语句分别转化为嵌入向量；计算所述待翻译语句对应的嵌入向量与源语句对应的嵌入向量之间的相关性得分；选取数值最大的前若干个相关性得分或数值大于预设阈值的相关性得分的源语句及其翻译语句作为翻译范例；将所述翻译范例输入所述大语言模型，使所述大语言模型仿照所述翻译范例对所述待翻译语句进行翻译，所述翻译范例与待翻译句子信息高度重合，从而使翻译结果的翻译效果优良。

本发明授权一种基于大语言模型的机器翻译方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于大语言模型的机器翻译方法，其特征在于，包括以下步骤： 获取包含若干条翻译示例的双语数据集，其中，每条翻译示例都包括一条源语句和所述源语句对应的翻译语句； 获取待翻译语句； 利用大语言模型将待翻译语句和所述翻译示例中的源语句分别转化为嵌入向量； 计算所述待翻译语句对应的嵌入向量与源语句对应的嵌入向量之间的相关性得分； 选取数值最大的前若干个相关性得分或数值大于预设阈值的相关性得分的源语句及其翻译语句作为翻译范例； 将所述翻译范例输入所述大语言模型，使所述大语言模型仿照所述翻译范例对所述待翻译语句进行翻译； 其中，将所述翻译范例输入所述大语言模型时，将所述翻译范例作为提示词，通过预设的提示词模板提示所述大语言模型仿照所述翻译范例对所述待翻译语句进行翻译，得到若干个待选翻译语句； 对所述待选翻译语句进行翻译质量评分，得到若干个翻译质量分数，按照翻译质量分数由大到小的顺序对所述待选翻译语句进行重排序，并将前若干条所述待选翻译语句或翻译质量分数最高的待选翻译语句作为所述待翻译语句的翻译结果； 对所述待选翻译语句进行翻译质量评分时，将所述待选翻译语句输入重排序模型，所述重排序模型输出按照翻译质量分数由大到小的顺序排列好的所述待选翻译语句； 所述重排序模型包括Bert系列网络； 在利用所述重排序模型对所述待选翻译语句进行翻译质量评分之前，使用训练集对所述重排序模型进行预训练，其步骤包括： 使用负采样的方式，在所述双语数据集的每条翻译示例的翻译语句中添加干扰，形成干扰后的文本，生成干扰后的数据集，所述数据集的表达式包括： 式中，表示所述双语数据集的第条翻译示例的翻译语句对应的干扰后的文本；表示对应的翻译质量分数，越接近于1表示越接近，其中，对应的翻译质量分数为1；表示双语数据集中的翻译示例的总条数；表示具有种干扰方式的干扰函数，也表示通过对添加种干扰方式对应的干扰得到，为预设值，表示绝对值符号。

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