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龙图腾网获悉苏州大学申请的专利一种大语言模型机器翻译优化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：CN121562641B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-17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：202610101973.7，技术领域涉及：G06F40/58；该发明授权一种大语言模型机器翻译优化方法及系统是由李扬韬;段湘煜设计研发完成，并于2026-01-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种大语言模型机器翻译优化方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及一种大语言模型机器翻译优化方法及系统,属于机器翻译技术领域。包括：对双语语料中的源端句子生成对应第一译文；对源端句子进行分词处理，统计每个分词中易错词汇的出现次数，并计算易错词汇的易错词评分，根据该评分得到易错词集合；计算待翻译句子与多个候选示例的语义相似度，并计算多个候选示例的质量评分；根据语义相似度和质量评分，从多个候选示例中筛选出最优k条候选示例，并将其构建为提示模板；根据易错词评分，从双语语料中获取训练句对构建训练集；利用训练集和提示模板对大语言模型进行低秩适应训练，得到优化的大语言模型。本发明不仅提升了翻译质量，还增强了翻译过程的可解释性。

本发明授权一种大语言模型机器翻译优化方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种大语言模型机器翻译优化方法，其特征在于，包括： 遍历双语语料,对所述双语语料中的源端句子生成对应第一译文； 对所述源端句子进行分词处理，得到多个分词；统计每个所述分词中易错词汇的出现次数，并计算所述易错词汇的易错词评分，根据所述易错词评分得到易错词集合；其中，根据所述易错词评分得到易错词集合的步骤为： 获取所述易错词汇所在所述第一译文的平均评估分数； 根据所述出现次数和所述平均评估分数，计算所述易错词汇的易错词评分；其中，计算所述易错词汇的易错词评分的表达式为： ； 其中，表示易错词汇，表示易错词评分，表示全局平均评估分数，表示平均评估分数，表示易错词汇的出现次数； 根据所述易错词评分、预设频次阈值和预设质量下降阈值，对所述分词进行筛选，得到易错词集合； 将所述第一译文和所述双语语料中的参考译文进行对比，得到对比结果；根据所述对比结果判断所述易错词集合中各易错词在生成译文中的翻译状态；根据所述翻译状态，定位所述第一译文中的错误信息，并统计所述易错词集合中各易错词的翻译错误率； 计算待翻译句子与预设句库中多个候选示例的语义相似度，并计算所述预设句库中多个候选示例的质量评分；根据所述语义相似度和所述质量评分，从所述预设句库中多个候选示例中筛选出最优条候选示例； 将所述最优条候选示例构建为提示模板，将所述提示模板与所述待翻译句子输入至大语言模型； 根据所述易错词评分，从所述双语语料中获取训练句对；根据所述翻译状态和所述翻译错误率对所述训练句对进行质量排序，得到排序结果；根据所述排序结果，筛选出训练集； 利用所述训练集对所述大语言模型进行低秩适应训练，得到优化的大语言模型。

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