一种基于人工智能的多任务翻译方法及系统

本发明涉及人工智能，尤其涉及一种基于人工智能的多任务翻译方法及系统。

背景技术：

1、人工智能技术领域涉及从机器学习、深度学习、自然语言处理到计算机视觉和机器人技术等多个子领域，核心目的是创建能够执行复杂任务的系统，如语言翻译、图像识别和策略规划等，在ai中，机器学习提供了使机器能够从数据中学习并改进其性能的算法和技术，而深度学习则通过多层神经网络模拟人脑处理信息的方式，处理和解析大量的数据，自然语言处理（nlp）专注于机器读懂和生成人类语言的能力，使得机器能够更好地与人类交互，完成诸如文本分析、自动摘要和情感分析等任务；

2、其中，多任务翻译方法是指在同一个模型中处理多种不同语言翻译任务的技术，通常依赖于机器学习和自然语言处理技术，在这种方法中，通过共享模型的部分资源（如参数、层或数据表示），可以使不同的翻译任务相互受益，提高整体的翻译质量和效率，其主要用途是提高翻译软件的灵活性和可扩展性，特别是在处理多种语言组合时，能够更有效地利用数据和资源，从而在多语言环境中提供更准确、一致的翻译结果。

3、传统方法多专注于单一任务的优化，忽视了多种语言间的复杂相互作用，限制了其在多语种环境的效率，传统翻译模型依赖于批量数据更新，不能进行实时学习和即时调整，导致其在快速变化的语言环境中反应迟缓，无法快速纠正翻译中的错误或适应新的语言表达方式，这种更新机制的滞后性导致翻译质量下降，影响用户体验，尤其在对实时性要求高的场合，此外，现有技术在跨语种错误处理和用户反馈的利用上也表现不佳，未能充分整合用户反馈来优化模型。

技术实现思路

1、本发明的目的是解决现有技术中存在的缺点，而提出的一种基于人工智能的多任务翻译方法及系统。

2、为了实现上述目的，本发明采用了如下技术方案：一种基于人工智能的多任务翻译方法，包括以下步骤：

3、s1：基于历史翻译数据和用户反馈信息，执行语法校正、语义分析和文化适应性评估，并进行模拟测试，优化多种翻译任务的处理过程，生成优化的网络架构；

4、s2：基于所述优化的网络架构，通过在线随机梯度下降算法，并行处理多语言翻译任务，对翻译模型进行实时更新，响应新输入的数据，并提取bleu分数，生成性能指标信息；

5、s3：基于所述性能指标信息，识别翻译质量低下的原因，包括常见语法错误或语境不当，进行错误类型分析，并调整翻译模型的结构参数，生成结构优化计划；

6、s4：基于所述结构优化计划，修改翻译模型结构并重新训练，匹配当前多任务翻译的需求，并监控翻译过程中的实时反馈信息，生成多任务反馈监控记录；

7、s5：基于所述多任务反馈监控记录，利用循环神经网络，自动检测和纠正多种翻译任务过程中的潜在错误，更新错误识别模型，并优化错误处理的准确性和效率，生成跨任务错误管理模型；

8、s6：基于所述跨任务错误管理模型，设置用户反馈循环机制，持续从用户处收集翻译质量反馈信息，并对反馈信息进行分析，优化翻译模型，生成翻译模型调整结果。

9、作为本发明的进一步方案，所述优化的网络架构包括参数调节信息、适应性层次、性能监测结果，所述性能指标信息包括响应时间度量、数据处理能力、准确性评级结果，所述结构优化计划包括参数重配置、网络深度优化结果、连接权重调整结果，所述多任务反馈监控记录包括错误发生频率、任务完成时间、用户交互响应信息，所述跨任务错误管理模型包括预测优化措施、纠错反馈循环，所述翻译模型调整结果包括翻译质量改善结果、多语种支持结果、用户反馈效率信息。

10、作为本发明的进一步方案，基于历史翻译数据和用户反馈信息，执行语法校正、语义分析和文化适应性评估，并进行模拟测试，优化多种翻译任务的处理过程，生成优化的网络架构的步骤具体为：

11、s101：基于历史翻译数据和用户反馈信息，删除无效或错误的数据记录，统一数据格式，对处理后的数据进行有效性验证，并根据验证后的数据，评估现有翻译模型的性能指标，生成性能评估概览；

12、s102：基于所述性能评估概览，识别与记录语法校正和语义分析中的问题点，对多个问题点进行隔离测试，并调整翻译模型的处理逻辑，匹配差异语言特性，得到模型调整参数集；

13、s103：基于所述模型调整参数集，重构数据处理流程和网络响应结构，测试新架构在多任务环境下的性能表现，包括任务处理速度和数据吞吐能力，生成优化的网络架构。

14、作为本发明的进一步方案，基于所述优化的网络架构，通过在线随机梯度下降算法，并行处理多语言翻译任务，对翻译模型进行实时更新，响应新输入的数据，并提取bleu分数，生成性能指标信息的步骤具体为：

15、s201：基于所述优化的网络架构，通过在线随机梯度下降算法，执行多语言文本的并行处理，跟踪和调整数据处理流程，响应新接收到的数据，并根据处理性能优化资源分配和计算流程，得到实时更新数据集；

16、s202：基于所述实时更新数据集，通过性能监控工具，持续监测翻译质量和响应时间，进行监控参数调整，优化数据收集和分析过程，并记录监控周期内的数据质量，生成数据质量监控结果；

17、s203：基于所述数据质量监控结果，提取bleu分数，结合关键性能指标，包括翻译准确性、流畅度和文化适应性评分，进行评分标准制定，并分析关联性能，生成性能指标信息。

18、作为本发明的进一步方案，所述在线随机梯度下降算法，按照公式：计算参数更新，得到优化后的模型参数，其中，为时间的模型参数，为学习率，为在第个数据样本上的损失函数梯度，是正则化系数，是正则化项，是适应性调整系数，是新接收数据对参数的影响。

19、作为本发明的进一步方案，基于所述性能指标信息，识别翻译质量低下的原因，包括常见语法错误或语境不当，进行错误类型分析，并调整翻译模型的结构参数，生成结构优化计划的步骤具体为：

20、s301：基于所述性能指标信息，筛选导致翻译质量低下的关键因素，分析语法错误和语境不当的实例，并记录每种错误类型的出现频率和影响程度，生成错误类型统计概览；

21、s302：基于所述错误类型统计概览，识别影响翻译性能的关键结构参数，调整关联的模型参数，对错误识别过程进行优化，匹配参数调整与问题类型，得到结构参数调整配置；

22、s303：基于所述结构参数调整配置，重新设计和编排翻译模型的内部结构，对目标错误类型进行处理，应对多任务翻译需求，生成结构优化计划。

23、作为本发明的进一步方案，基于所述结构优化计划，修改翻译模型结构并重新训练，匹配当前多任务翻译的需求，并监控翻译过程中的实时反馈信息，生成多任务反馈监控记录的步骤具体为：

24、s401：基于所述结构优化计划，修改翻译模型的内部构建，执行模型重训练过程，匹配多语言环境和差异任务的需求，生成模型重训练档案；

25、s402：基于所述模型重训练档案，在多任务翻译环境中部署修改后的模型，实时监控翻译过程中的反馈信息，进行响应机制调整，优化处理效率和翻译质量，生成反馈优化数据集；

26、s403：基于所述反馈优化数据集，评估翻译模型在处理多任务翻译时的表现，进行统计分析，包括翻译质量、响应速度和任务处理能力指标，生成多任务反馈监控记录。

27、作为本发明的进一步方案，基于所述多任务反馈监控记录，利用循环神经网络，自动检测和纠正多种翻译任务过程中的潜在错误，更新错误识别模型，并优化错误处理的准确性和效率，生成跨任务错误管理模型的步骤具体为：

28、s501：基于所述多任务反馈监控记录，利用循环神经网络，自动筛选和识别差异翻译任务中的潜在错误，针对语法不当和上下文错误，标记每种错误类型的出现频率和条件，生成错误识别档案；

29、s502：基于所述错误识别档案，手动标定关键的错误处理逻辑，优化处理差异错误类型的准确性，并验证调整后的逻辑在样本数据上的效果，得到错误处理参数集；

30、s503：基于所述错误处理参数集，更新错误识别模型，进行模型内部配置调整，包括定位和纠正错误，并记录更新过程和效果，生成跨任务错误管理模型。

31、作为本发明的进一步方案，基于所述跨任务错误管理模型，设置用户反馈循环机制，持续从用户处收集翻译质量反馈信息，并对反馈信息进行分析，优化翻译模型，生成翻译模型调整结果的步骤具体为：

32、s601：基于所述跨任务错误管理模型，设置动态的用户反馈循环机制，持续收集多语言任务中的翻译质量反馈信息，生成用户反馈数据集；

33、s602：基于所述用户反馈数据集，分析用户反馈的共性问题和目标案例，对翻译模型的关键部分进行针对性调整，匹配用户期望和当前使用情况，生成模型调优档案；

34、s603：基于所述模型调优档案，评估调整后模型的翻译效率和质量，包括翻译速度、翻译准确性和用户满意度，并验证调整过程的一致性与透明性，生成翻译模型调整结果。

35、一种基于人工智能的多任务翻译系统，所述基于人工智能的多任务翻译系统用于执行上述基于人工智能的多任务翻译方法，所述系统包括：

36、架构优化模块基于历史翻译数据和用户反馈信息，评估语法准确性、语义完整性与文化适应性，并通过模拟测试反馈，优化翻译任务的处理流程，生成优化的网络架构；

37、实时更新模块基于所述优化的网络架构，采用在线随机梯度下降算法，并行处理多语言任务，实时更新翻译模型，提取bleu分数并评估翻译质量，生成性能指标信息；

38、诊断调整模块依据所述性能指标信息，分析翻译质量低下的原因，包括语法错误或语境不当，并调整模型结构参数，生成结构优化计划；

39、监控重训模块基于所述结构优化计划，修改翻译模型结构并重新训练，匹配当前多任务翻译需求，并监控翻译过程中的实时反馈信息，生成多任务反馈监控记录；

40、错误反馈模块基于所述多任务反馈监控记录，利用循环神经网络，自动检测并纠正翻译任务中的潜在错误，更新错误识别模型，并设置用户反馈循环机制，持续收集和分析翻译质量反馈信息，生成翻译模型调整结果。

41、与现有技术相比，本发明的优点和积极效果在于：

42、本发明中，通过并行处理多种语言的翻译任务，采用实时更新和持续优化策略，提高了处理速度与适应性，实时更新使模型能够立即吸收新数据，有效响应语言使用的实时变化，自动错误检测与纠正机制则显著提升了翻译准确性，减少了对人工干预的依赖，从而提高了自动化水平和整体效率，集成多任务处理与实时反馈监控使模型适应不同语种，保持了翻译输出的一致性和准确性，不仅增强了翻译的灵活性和扩展性，还通过优化资源使用，降低了操作成本，并确保翻译质量通过持续性能监控得到高正确率。