四川大学赵一鸣获国家专利权
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龙图腾网获悉四川大学申请的专利基于机器学习的解决计算机软件多语言支持问题的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：CN121480531B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-10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：202610024287.4，技术领域涉及：G06F40/58；该发明授权基于机器学习的解决计算机软件多语言支持问题的方法是由赵一鸣;李新胜设计研发完成，并于2026-01-09向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于机器学习的解决计算机软件多语言支持问题的方法在说明书摘要公布了：本发明涉及计算机软件多语言支持技术领域，公开了基于机器学习的解决计算机软件多语言支持问题的方法。该方法获取多语言原始语料数据及语言类型标签，构建领域术语知识网络并提取跨语言关联关系。采用迁移学习框架生成跨语言一致性的语义向量表示，利用伪平行语料生成技术合成低资源语言训练数据以扩展数据集。通过动态权重调节机制优化神经翻译模型的注意力分配，结合强化学习与对话状态跟踪提升复杂语境下的语义一致性。利用实时反馈数据动态更新术语网络与语义模型，根据用户交互日志自适应调整语言支持策略，最终输出满足多语言支持的软件本地化资源数据。该方法显著提升低资源语言处理能力与跨语言语义一致性。
本发明授权基于机器学习的解决计算机软件多语言支持问题的方法在权利要求书中公布了：1.一种基于机器学习的解决计算机软件多语言支持问题的方法，其特征在于，所述方法包括： 获取待处理的多语言原始语料数据及对应的语言类型标签； 基于知识图谱技术构建领域术语知识网络，提取领域相关术语及其跨语言关联关系； 利用迁移学习框架对多语言语料进行表示学习，生成具有跨语言一致性的语义向量表示； 通过伪平行语料生成技术合成低资源语言的训练语料，扩展多语言训练数据集； 采用动态权重调节机制优化神经机器翻译模型的注意力分配过程； 结合强化学习策略与对话状态跟踪机制提升复杂语境下的语义一致性； 基于多任务学习框架联合优化翻译质量与语言覆盖范围； 利用实时反馈数据动态更新术语知识网络与语义表示模型； 根据用户交互日志自适应调整语言支持策略； 输出满足多语言支持的软件本地化资源数据。
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