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龙图腾网获悉广州工商学院申请的专利基于知识库和改进Transformer模型的翻译方法和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：CN120069552B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-02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：202510179298.5，技术领域涉及：G06Q10/0635；该发明授权基于知识库和改进Transformer模型的翻译方法和系统是由许月铭;龙辉设计研发完成，并于2025-02-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于知识库和改进Transformer模型的翻译方法和系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于知识库和改进Transformer模型的翻译方法和系统，输入模块首先获取文学文本并进行清洗，以确保输入数据的质量和一致性，然后，分析与判断模块对清洗后的文本进行情感分析和风格判断，将结果以向量形式输出，为后续模块提供丰富的上下文信息。知识库模块根据这些分析结果计算文本的复杂度，并从知识库中检索相关知识信息，与分析结果融合生成信息增强文本，翻译模块接收信息增强文本后，利用自适应差分线性注意力模块捕捉词间关系，生成上下文感知的表示，并通过编码器架构生成翻译结果，最后，反馈模块根据翻译效果动态调整各模块参数，以持续优化翻译质量和效率。

本发明授权基于知识库和改进Transformer模型的翻译方法和系统在权利要求书中公布了：1.基于知识库和改进Transformer模型的翻译方法，其特征在于：包括： S1获取输入的文学文本，对文学文本进行清洗，得到标准化文本； S2对标准化文本进行文本情感分析和文本风格判断，情感分析结果和文本风格分析结果以向量的形式进行输出，并形成格式化结果； S3根据输出的格式化结果分别计算情感复杂度和风格复杂度，将情感复杂度和风格复杂度加权确定总复杂度，根据总复杂度从知识库中搜索相关知识信息，并与格式化结果进行融合生成信息增强文本； S4输入信息增强后的文本，并通过Transformer模型确定位置编码，然后对编码后文本通过自适应差分线性注意力模块进行翻译，自适应差分线性注意力模块包括简单线性注意力和多头注意力机制，简单线性注意力得到翻译文本和多头注意力机制得到翻译文本与总复杂度进行加权，得到翻译后的文本进行输出；步骤S42中第一分支的计算过程如下： S421对于输入特征向量，有，其中是文本数量，是输入特征的维度；将输入投影到和矩阵，即： ； 其中，是投影矩阵，用于将输入特征映射到不同的空间，分别是向量，V为值矩阵； S422计算两个softmax注意力图，对每对矩阵和计算注意力分数： ； 其中，是两个softmax注意力图，分别表示基于两组查询矩阵和键矩阵的注意力分布，softmax函数为归一化函数； S423计算差分注意力分数，使用一个可学习的标量λ对第二个softmax注意力图进行加权，并从第一个图中减去加权后的第二个图： ； 其中，是一个可学习的标量，可学习标量的初始化，将λ重新参数化为： ； 其中，是用于重新参数化的可学习向量，用于增加的灵活性和表达能力，是的初始化常数； S424使用多头机制来增强模型的表示能力；设为注意力头的数量，为每个头使用不同的投影矩阵每个头的输出为： ； 其中，是第个注意力头的输出，表示第个注意力头的计算结果，为差分注意力机制； S425对每个头的输出应用层归一化处理和缩放处理； 其中缩放因子为； S426将所有头的输出拼接并通过一个线性层投影到最终的输出维度，得到第一分支的最终输出d： ； 其中，是第一分支的最终输出，为将字符或字串联在一起，为将字符串或字串联在一起的函数，最终输出的投影矩阵； S5根据翻译的效果，对步骤S1-S3中参数进行调整。

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