CN120258014A 一种基于大语言模型的翻译语义纠偏方法及系统 （杭州顺畅智行科技有限公司）

(19)国家知识产权局(71)申请人杭州顺畅智行科技有限公司地址311121浙江省杭州市余杭区仓前街道向往街1008号10幢604-2室(72)发明人李卓林王威郭娇陈辉鸿(74)专利代理机构苏州浙慧达知识产权代理有限公司32742专利代理师张迪GO6N5/022(2023.01)(54)发明名称(57)摘要本发明提出了一种基于大语言模型的翻译语义纠偏方法及系统。属于自然语言处理技术领言模型进行命名实体识别，从源语言文本中提取体对关系；识别并提取实体的属性，并将这些属性与对应的实体进行关联；将提取的实体、关系和属性按照图谱结构进行整合，构建起初步的知识图谱；将源语言文本输入模型进行翻译；将初步翻译结果中的术语与知识图谱进行比对，识别出潜在的语义偏差。对翻译结果进行质量评估。通过将识别并提取的实体之间的关系和属性整语境。对数据进行收集；对数据进行收集；利用大型语言模型进行命名实体识别，从源语言文本中提取具体实体，通过大语言模型分析实体之间的关系，生成实体对关系；识别并提取实体的属性，并将这些属性与对应的实体进行关联：将提取的实体、关系和属性按照图谱结构进行整合，构建起初步的知识图谱；将源语言文本输入模型进行翻译；将初步翻译结果中的术语与知识图谱进行比对，识别出潜在的语义偏差；对翻译结果进行质量评估。21.一种基于大语言模型的翻译语义纠偏方法，其特征在于，所述方法包括：S2、利用大型语言模型进行命名实体识别，从源语言文本中提取具体实体，通过大语言模型分析实体之间的关系，生成实体对关系；识别并提取实体的属性，并将这些属性与对应的实体进行关联；将提取的实体、关系和属性按照图谱结构进行整合，构建起初步的知识图S4、将初步翻译结果中的术语与知识图谱进行比对，识别出潜在的语义偏差；2.根据权利要求1所述基于大语言模型的翻译语义纠偏方法，其特征在于，所述S1,包S11、从多渠道对源语言文本和目标语言文本的双语文本数据进行收集；3.根据权利要求1所述基于大语言模型的翻译语义纠偏方法，其特征在于，所述S2,包S21、利用大型语言模型进行命名实体识别，提取关键实体，并对识别出的关键实体进行校验；S24、基于LLM和规则匹配技术识别实体的属性，对识别的属性进行校验，同时将属性与对应的实体进行关联，形成属性-实体对；S25、将提取的实体、关系和属性按照图谱结构进行整合，构建初步的知识图谱；对初步构建的知识图谱进行优化；S26、将优化后的知识图谱存储于数据库中，并建立高效的索引机制。4.根据权利要求3所述基于大语言模型的翻译语义纠偏方法，其特征在于，所述S23,包步判断实体之间存在的关联或关系；S232、基于LLM的学习能力，从历史数据或大规模语料库中挖掘出常见的实体关系模S233、根据实体类型和关系模式的多样性，制定关系抽取策略；利用LLM的语义解析能S234、利用不同来源的文本或数据对抽取出的关系进行交叉验证，对于重复或冗余的关系进行去重处理，对于表达相同或相近意义的关系进行合并；S235、根据关系的类型和重要性，构建关系层级；将抽取并验证后的关系以图形化的方S236、将优化后的关系网络存储于数据库中，并为关系网络数据库建立索引机制。5.根据权利要求4所述基于大语言模型的翻译语义纠偏方法，其特征在于，所述S231,3对包含实体的文本进行预处理，利用LLM的深度理解能力，将实体及其上下文信息嵌入到高维向量空间中；对于文本中的每个实体，通过余弦相似度计算其与其他实体的语境相似性；基于历史数据或大规模语料库，挖掘出常见的实体关联规则；将文本中的实体对与挖掘出的关联规则进行匹配，初步判断实体之间可能存在的关联或关系；同时，利用LLM的预测能力，对未匹配到规则但语境相似的实体对进行关系预测；利用LLM的时间序列分析能力，捕捉语境中的时间线索，对实体关系的动态变化进行初步判断；结合多个文本或数据源中的语境信息，通过构建跨语境的实体关系图谱，利用图谱中的路径和连接信息对实体之间的跨语境关系进行推理；利用语义角色标注技术，对文本中的实体和词汇进行语义角色的识别，对初步判断出的实体关系进行置信度评估；根据关系的置信度和重要性，对初步判断出的实体关系进行排序，并设定不同关系的优先级。6.根据权利要求1所述基于大语言模型的翻译语义纠偏方法，其特征在于，所述S3,包S33、对翻译结果中的词汇进行替换和优化；S34、对翻译结果的段落和篇章结构进行调整和优化。7.根据权利要求1所述基于大语言模型的翻译语义纠偏方法，其特征在于，所述S4,包S44、对优化后的翻译结果进行整体语义检查。8.根据权利要求7所述基于大语言模型的翻译语义纠偏方法，其特征在于，所述S41,包深入分析目标领域的专业知识、行业标准及常用术语；基于收集到的术语，构建专业术语库；将术语库与现有的知识图谱进行融合；将初步翻译结果与术语库和知识图谱进行比对，识别出潜在的语义偏差；对识别出的语义偏差进行分类，并根据其对翻译质量的影响程度进行优先级排序；对术语库和知识图谱进行持续学习和优化。9.根据权利要求1所述基于大语言模型的翻译语义纠偏方法，其特征在于，所述S5,包S51、基于深度学习技术构建翻译质量评估模型；4S54、对用户反馈数据进行整理和分析，提取用户对翻译质量的满意度和改进建议；S55、将用户反馈整合到翻译算法和评估模型的优化过程中；S56、对翻译结果进行格式调整和排版处理。10.基于大语言模型的翻译语义纠偏系统，其特征在于，包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述的处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序，以实现如权利要求1-9中任一所述的基于大语言模型的翻译语义纠偏方法。5一种基于大语言模型的翻译语义纠偏方法及系统技术领域[0001]本发明提出了一种基于大语言模型的翻译语义纠偏方法及系统，属于自然语言处理技术领域。背景技术[0002]传统机器翻译方法主要依赖统计模型或神经机器翻译(NMT)框架，通过大规模平行语料训练实现源语言到目标语言的映射。然而，这类方法在复杂语境下的语义理解能力有限，尤其在处理专有名词、文化特定表达及多义词时，容易因上下文关联缺失或领域知识可能引发误译甚至逻辑矛盾。此外，现有技术对动态知识整合的支持不足，难以适应专业术语更新或特定领域(如学术论文、新闻)的翻译需求。发明内容[0003]本发明提供了一种基于大语言模型的翻译语义纠偏方法及系统，用以解决上述背景技术中提及的问题：本发明提出的一种基于大语言模型的翻译语义纠偏方法，所述方法包括：S2、用大型语言模型进行命名实体识别，从源语言文本中提取具体实体，通过大语言模型分析实体之间的关系，生成实体对关系；识别并提取实体的属性，并将这些属性与对应的实体进行关联；将提取的实体、关系和属性按照图谱结构进行整合，构建起初步的知识S3、将源语言文本输入模型进行翻译；S4、将初步翻译结果中的术语与知识图谱进行比对，识别出潜在的语义偏差；[0004]本发明提出的基于大语言模型的翻译语义纠偏系统，包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述的处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序，以实现如上述中任一所述的基于大语言模型的翻译语义纠偏方法。[0005]本发明有益效果：本发明提出技术方案无需依赖于预先定义的规则或简单的模式匹配，可以更加准确的识别复杂语境下的实体及其相互关系，且能够更深入地理解文本的语义和上下文，避免因实体识别不准确或关系理解错误导致的翻译偏差，从而显著提升翻译的准确性。通过将识别并提取的实体之间的关系和属性整合到知识图谱中，可以更加深入的理解实体之间的语义联系，使得后续的翻译更加的符合实际的语境；通过分析实体之间的关系和属性，模型能够更好地理解源语言文本的上下文，减少因上下文不明导致的翻译错误；从而提高翻译的连贯性以及专业性。6附图说明[0006]图1为本发明所述方法步骤图。具体实施方式[0007]以下结合附图对本发明的优选实施例进行说明，应当理解，此处所描述的优选实施例仅用于说明和解释本发明，并不用于限定本发明。[0008]本发明的一个实施例，如图1所示，一种基于大语言模型的翻译语义纠偏方法，所述方法包括：S1、通过多渠道收集源语言文本和目标语言文本的双语文本数据，所述多渠道包S2、利用大型语言模型(LLM)进行命名实体识别(NER),从源语言文本中提取具体实体，所述具体实体包括人名、地点以及组织；通过LLM分析实体之间的关系，生成实体对关系(EPR);识别并提取实体的属性，例如某个人的年龄、某地的人口等，并将这些属性与对应的实体进行关联；将提取的实体、关系和属性按照图谱结构进行整合，构建起初步的知识图S3、通过大语言模型作为翻译引擎，将源语言文本输入模型进行翻译；并对翻译结果进行初步优化，所述初步优化包括语法修正以及词汇替换；S4、将初步翻译结果中的术语与知识图谱进行比对，识别出潜在的语义偏差；根据知识图谱中的准确翻译和上下文信息，对初步翻译结果进行动态优化；若知识图谱中存在与术语完全匹配的翻译，则直接替换；若知识图谱中存在与术语部分匹配的翻译，则结合上下文信息进行推理，选择最合适的翻译；若知识图谱中不存在与术语匹配的翻译，则利用大语言模型的推理能力进行翻对优化后的翻译结果进行整体检查，确保语义连贯、表达自然。[0009]S5、利用基于深度学习的翻译质量评估模型对优化后的翻译结果进行质量评估；根据评估结果，对翻译算法进行持续迭代和优化；收集用户反馈，了解用户对翻译质量的满意度和改进建议；将用户反馈整合到翻译算法的优化过程中，不断提高翻译质量；并输出最终翻译结果。[0010]上述技术方案的工作原理及效果为：通过整合大语言模型的翻译引擎和知识图度，改善了翻译的自然度；知识图谱为翻译提供了背景信息和实体关系支持，能够在处理复杂文本时避免常见的误译和偏差，减少了误译和偏差，从而节省了时间并提高了整体效率；系统能够不断从新翻译案例中获取反馈并完善知识图谱，实现翻译的自我学习和进化，提高了翻译系统的自适应能力、准确性和智能化水平，并改善了翻译的质量、灵活性和用户体验。随着知识图谱的积累，翻译质量会逐步提高，增强了系统的长期应用价值；系统通过对术语的上下文分析，能够根据具体语境做出合适的翻译决策，避免了简单的词对词翻译，提高了翻译的灵活性和准确性；通过用户反馈机制，系统能够适应不同用户的需求，不断调整和优化翻译算法，使得翻译结果越来越符合实际使用中的需求，提高了用户满意度；该方法7能够适应各种不同领域和语言的翻译任务，尤其是在涉及命名实体和专业术语的翻译中，能够提供更加精确的翻译结果。[0011]本发明的一个实施例，所述S1,包括：S11、从多渠道(例如书籍、新闻、学术论文、专和目标语言文本的双语文本数据进行收集，确保数据源的多样性和丰富性；并针对特定领域(例如科技、法律、医学等)进行重点数据采集，以提高翻译结果的专业性和准确性；确保收集的数据具有时效性，反映当前语言使用习惯和领域发展动态；数据清洗：去除文本中的广告、垃圾信息、无关链接等噪声，保留纯净的双语文本[0013]分词与词性标注：利用自然语言处理技术对文本进行分词和词性标注，为后续步骤提供基础。[0014]句法分析与语义理解：对文本进行句法分析和语义理解，提取句子结构、语法关系及语义信息，为后续翻译和语义纠偏提供支撑。[0015]上述技术方案的工作原理及效果为：通过从不同领域和多个渠道收集双语文本，翻译系统能够全面覆盖各类语言表达，提高了系统对多种语言现象和领域的适应性；数据清洗与标准化的过程，去除了杂乱信息，使得输入数据更加纯净，为模型训练提供了高质量的数据源，间接的提升了模型翻译的准确性。标准化处理确保了不同格式的文本能够在同一个模型中处理，减少了因格式差异导致的误差；通过分词、词性标注和句法分析，系统能更好地理解文本结构与语义，增强了翻译过程的智能化；尤其是在长句子或结构复杂的情况下，句法分析与语义理解能确保翻译时对每个句子成分的正确识别，从而避免了词对词了翻译系统在这些领域的专业性和准确性。系统能够识别并正确翻译专业术语和行业-特定的语言表达，减少了因误解领域词汇或术语而导致的翻译错误；时效性的保证让翻译系统能够处理当前的语言习惯和最新的领域动态，确保翻译结果符合当下的语言使用趋势，避免过时的表达方式。[0016]本发明的一个实施例，所述S2,包括：S21、利用大型语言模型进行命名实体识别，提取关键实体，所述关键实体包括人名、地点以及组织；并对识别出的关键实体进行校验，去除重复实体，确保实体的唯一性和准确性；S23、通过LLM分析实体之间的关系，抽取实体对关系(EPR),例如“某人出生于某S24、基于LLM和规则匹配技术识别实体的属性，例如年龄、人口以及面积；对识别的属性进行校验，同时将属性与对应的实体进行关联，形成属性-实体对；初步构建的知识图谱进行优化，包括去除冗余信息S26、将优化后的知识图谱存储于数据库中，并建立高效的索引机制。8[0017]上述技术方案的工作原理及效果为：通过LLM的高效识别，能够在文本中准确抽取命名实体，为后续的知识图谱构建奠定了良好的基础，提高了命名实体识别的准确性和效率，为知识图谱构建提供了可靠的基础；去重和校验过程保证了每个实体在图谱中的唯一地处理多义词、同名现象以及上下文中的模糊实体，提高了识别的准确性和全面性；实体分类和标签的添加有助于后续对实体的识别、查询和管理，增强了查询的效率以及准确性。例体添加标签后，可以使数据结构变得更加清晰，能够为知识图谱的构建提供规范化的信息，便于后续的处理和优化；利用LLM的深度语义分析，系统能够识别文本中复杂的实体关系，比传统的关系抽取方法更为精准和高效；抽取出的关系为知识图谱的构建提供了丰富的信息，能够更好地描述实体之间的相互关联；提升了实体关系抽取的精准度和效率，加速了数据处理过程，还提升了知识图谱在多领域应用中的适用性；对关系进行验证，确保图谱中只有准确且合理的关系，避免了错误或不合理的关系被纳入知识图谱，保证图谱的可信度和实用性；使用LLM与规则匹配技术相结合，可以高效地从文本中提取出相关实体的各种属性，校验过程保证了提取属性的准确性，避免了错误或不完整的属性信息进入图谱；将属性与实体关联，能够为实体提供更丰富的描述，并且这些属性可以在知识图谱中进行查询和用的多样性。通过不断的优化，最终形成的知识图谱具备较高的准确性、完整性和可扩展性，能够为各种应用场景(如智能问答、推荐系统等)提供支持；优化过程中去除冗余信息，图谱结构更加合理，便于后续分析与扩展。采用高效的存储结构和索引机制，确保知识图谱可以在大规模数据环境下快速存取。[0018]本发明的一个实施例，所述S23,包括：S231、基于大型语言模型(LLM)的深度理解能力，对包含实体的文本进行语境分析；通过上下文信息，初步判断实体之间可能存在的关联或关系；S232、基于LLM的学习能力，从历史数据或大规模语料库中挖掘出常见的实体关系过模式匹配，定位文本中可能存在的实体关系；S233、根据实体类型和关系模式的多样性，制定针对性的关系抽取策略；例如，对于人名和地点实体，采用基于时间线的事件抽取策略；对于人名和组织实体，则采用基于职位描述的抽取策略；利用LLM的语义解析能力，对文本进行深度解析，准确抽取实体之间的关系；对抽取出的关系进行置信度评估，通过计算关系在文本中的出现频率、上下文支持度等指标，评估关系的可靠性和准确性；S234、利用不同来源的文本或数据对抽取出的关系进行交叉验证，例如，对于“某人出生于某地”这一关系，可以通过比对该人的出生证明、户籍信息等数据进行验证；对于重复或冗余的关系进行去重处理，对于表达相同或相近意义的关系进行合并；可以更好地理解和展示实体之间的关系网络；将抽取并验证后的关系以图形化的方式展9示，形成结构化的关系网络；通过可视化工具，对信息进行展示，包括直观地展示实体之间的关系、关系的层级和重要性等信息；对关系网络进行进一步的优化处理，包括去除噪声关系、补充缺失关系、调整关系层级等。通过优化处理，可以进一步提高关系网络的准确性和完整性。[0019]S236、将优化后的关系网络存储于数据库中，并为关系网络数据库建立索引机制，索引机制可以包括但不限于基于实体名称的索引、基于关系类型的索引等。[0020]上述技术方案的工作原理及效果为：通过基于大型语言模型(LLM)的深度理解能力，能够有效地从文本中准确识别出不同实体之间的关系，提升了文本信息抽取的准确性并提升了多语言处理能力；利用LLM的语义解析能力，能够从海量的历史数据或语料库中提取出常见的实体关系模式；通过模式匹配，不仅可以提高关系抽取的准确性，还能够根据实体的不同类型选择最合适的抽取策略，提高了系统的适应性和灵活性；通过置信度评估机制，可以根据文本中的出现频率、上下文支持度等指标评估抽取关系的可靠性，同时，通过交叉验证和冗余去重，确保关系的准确性和一致性，通过对重复或相似关系的合并，进一步提高了数据的整合性和精准度；将实体关系分层展示，有助于用户更清晰地理解实体之间的复杂网络结构；关系网络不仅支持基础关系层级，还能涵盖更为复杂的扩展关系层级，帮助用户从不同维度深入挖掘实体之间的内在联系，提升了用户理解的清晰度以及关系网络的可视化效果。图形化展示和可视化工具的引入，使得信息的呈现更加直观、易懂，进一步提高了用户体验；优化后的关系网络被存储于数据库中，并通过索引机制确保检索的高效性，不同类型的索引(如基于实体名称或关系类型的索引)保证了快速的查找和数据访问，支持大规模数据的高效管理，加速了复杂关系网络的分析和探索，优化了存储资源的利用效率；通过对关系网络的进一步优化和补充，可以不断完善实体之间的关系网络，使其更加准确和完整。[0021]本发明的一个实施例，所述S231,包括：对包含实体的文本进行预处理，所述预处理包括分词、词性标注以及命名实体识别；利用LLM的深度理解能力，将实体及其上下文信息嵌入到高维向量空间中；向量能够捕捉到实体在文本中的语义特征和上下文关系，为后续的关系判断提供基础；对于文本中的每个实体，通过余弦相似度计算其与其他实体的语境相似性；相似性高的实体对可能存在关联或关系；基于历史数据或大规模语料库，挖掘出常见的实体关[0022]将文本中的实体对与挖掘出的关联规则进行匹配，初步判断实体之间可能存在的关联或关系；同时，利用LLM的预测能力，对未匹配到规则但语境相似的实体对进行关系预考虑语境的动态性，即实体之间的关系可能随着文本内容的变化而变化；利用LLM的时间序列分析能力，捕捉语境中的时间线索，对实体关系的动态变化进行初步判断；结合多个文本或数据源中的语境信息，通过构建跨语境的实体关系图谱，利用图谱中的路径和连接信息对实体之间的跨语境关系进行推理；利用语义角色标注技术，对文本中的实体和词汇进行语义角色的识别，例如施事、系进行置信度评估；置信度高的关系更有可能在后续步骤中得到验证和保留；根据关系的置信度和重要性，对初步判断出的实体关系进行排序，并设定不同关系的优先级，以便在后续步骤中按顺序进行处理和验证。[0023]上述技术方案的工作原理及效果为：本申请通过对文本中的实体进行预处理和深度理解，能够更准确地识别出实体及其在上下文中的语义特征，利用LLM的深度理解能力和高维向量空间嵌入，能够精准地捕捉到实体之间的潜在关系，并进行高效分析，提升了上下文的敏感性并提高了跨领域的适应性，并深入理解实体间的语义联系，而传统的方法主要依赖规则、词典、固定的词向量或统计模型，无法动态捕捉上下文信息，且通常缺乏深层语义理解和推理能力，导致对实体间的语义关系理解深度不够；基于余弦相似度计算和历史数据的挖掘，能够识别出实体之间的潜在关联，尤其是对未匹配到规则的实体对，通过LLM的预测能力进行关系推断，提高了系统对复杂文本和未知实体关系的处理能力；考虑到实体关系可能随文本内容变化，采用时间序列分析对实体关系的动态变化进行追踪和判断；能够反映出实体之间关系在不同时间和语境下的变化，使得关系抽取更加贴合实际语境，增强了系统的灵活性，而传统的步骤主要侧重于静态的实体识别和匹配，以及基于简单规则或算法的相似度计算，缺乏动态识别和匹配，会导致挖掘的不够深入以及准确；通过构建跨语境的实体关系图谱，能够将来自不同文本或数据源中的信息结合起来，进行跨语境关系的推理，图谱的引入使得系统可以处理更复杂的多来源信息，并在多维度上推理实体间的潜在联系，提高了数据整合和分析的深度，增强了数据的整合能力，提升了实体识别与关系提取的效率；通过语义角色标注技术，对文本中的实体和词汇进行深入解析，进一步明确实体间的具体关系(如施事、受事、工具等),从而提高了关系识别的精确度，使得文本中的关系不仅是简单的实体对，还具备了丰富的语义信息，增强了文本理解的深度，提升了数据质量以及可信度；通过对初步判断出的实体关系进行置信度评估，可以确保高置信度的关系优先保留，提升了关系判断的准确性，基于多因素的置信度评估机制，有效减少了错误关系的干扰，使最终结果更加可靠；对实体关系进行排序并设定优先级，能够确保在后续处理过程中重点关注最重要的关系，优化处理流程和系统效率，避免不必要的计算和重复工作，提升整体效率，而传统方法的优先级排序通常依赖于简单的统计或规则基础，缺乏灵活性和深度，且知识基于初步判断的结果进行排序，导致无法深入的通过多要素进行综合的排[0024]本发明的一个实施例，所述S24,包括：对包含实体的文本或数据源进行预处理，包括文本清洗、分词、词性标注等；基于领域知识和常见属性，构建一个属性词典；该词典包含属性的名称、类型、可能的取值范围利用大型语言模型(LLM)的语义理解和生成能力，对预处理后的文本进行属性抽性；结合规则匹配技术，利用预定义的属性词典和规则库，对文本中的属性进行精确匹配；对于同一实体可能存在的多个属性描述，进行融合处理，若属性之间存在冲突，则根据上下文信息、属性来源的可靠性等因素进行裁决；对识别出的属性进行校验，包括属性的取值范围、类型匹配等；对于不符合预期的11属性值，进行修正或剔除；将校验后的属性与对应的实体进行关联，形成属性-实体对；对于关键实体，检查其是否具备所有必要的属性；若缺失某些重要属性，则尝试从其他数据源或文本中补充这些信息；对识别出的属性进行标准化处理，例如统一单位、格式等，根据属性的重要性和关区分，以便在知识图谱中更好地展示和查询；并去除冗余的属性-实体对，例如重复的属性描述或无关紧要的属性信息。[0025]上述技术方案的工作原理及效果为：通过结合领域知词典以及规则匹配技术，能够在文本中准确识别出相关实体的属性，减少了属性识别中的歧义性和错误，提高了识别的准确性；通过对文本进行清洗、分词和词性标注等预处理步骤，能够确保后续属性抽取过程更加高效，同时减少了噪声信息的干扰，提高了处理效率；对于同一实体的多个属性描述进行融合处理，能够确保在出现属性冲突时通过上下文信息和属性来源的可靠性来进行有效裁决，避免了属性冲突或遗漏的问题，从而提供更加精准的属性信息，提升了数据的质量和系统的鲁棒性，也为各类智能系统(如决策支持、个性化推荐、跨领域数据整合等)提供了更强的支持；通过校验属性值的取值够有效识别并修正不符合预期的属性信息，确保知识图谱中每个属性都是符合实际要求的，增强了图谱的准确性和可信度；对于关键实体缺失的属性，通过尝试从其他数据源或文本中补充信息，保证了知识图谱中实体的属性尽可能完整，为后续应用提供了更全面的数据支持；统一属性的单位和格式，并根据属性的重要性和关联性构建属性层级，有助于更好地管理和展示属性信息，提高知识图谱的可读性、查询效率和使用体验；通过去除冗余的属性-实体对，减少了无关紧要的信息，精炼了知识图谱，优化了晰、直观，并提升了数据质量；该方案通过构建领域知识和常见属性的词典，能够针对特定领域进行定制化处理，使得技术方案不仅能够适应不同领域的数据抽取需求，还具有较强的可扩展性，能够在多种应用场景中发挥作用；综合属性识别、标准化、校验和冗余处理等技术，最终提高了生成的知识图谱的质量，使得其在后续的分析、查询和推理过程中更加精准和可靠，进一步增强了数据挖掘和人工智能应用的潜力。[0026]本发明的一个实施例，所述S25,包括：将S21至S24步骤中提取的实体、关系和属性数据进行整合，并进行数据清洗，去除根据知识图谱的构建目标和应用场景，设计图谱结构，包括实体节点、关系边、属性信息的表示方式，以及图谱的层次结构和存储方式等；将清洗后的实体数据添加到图谱中，作为图谱的节点；在添加过程中，需要考虑实体的唯一性和准确性，确保每个实体在图谱中只对应一个节点；根据提取的关系数据，将实体节点之间通过关系边进行连接；在连接过程中，需要验证关系的准确性和合理性，确保关系边能够正确反映实体之间的关联；将提取的属性信息与对应的实体节点进行关联，作为节点的附加信息；在添加过程中，需要确保属性信息的准确性和完整性，以及属性与实体之间的对应关系；对图谱中的冗余信息进行识别和去除，包括重复的实体节点、关系边和属性信息等。通过去除冗余信息，可以简化图谱结构，提高图谱的清晰度和可读性；根据图谱的完整性和准确性要求，通过分析现有实体节点之间的关系模式，或者结合外部数据源进行关系推理和挖掘对图谱中缺失的关系进行补充；根据实体的类型和重要性，对图谱中的实体层级进行调整；例如，可以将更具全局影响力的实体(如知名组织、历史人物等)置于更高的层级，通过分析关系边的出现频率、上下文信息等因素对图谱中的关系边进行权重分配。[0027]上述技术方案的工作原理及效果为：通过对实体、关系和属性数据进行整合与清洗，去除无效、重复或冗余的信息，能够大幅提高知识图谱的质量和精确度。数据的清洗能够确保图谱中没有冗余数据，保证了信息的高质量和可信度；通过合理设计图谱的结构，包括节点、关系边、属性信息的表示方式，以及层次结构和存储方式，能够使得知识图谱在存率并降低了后续的维护成本；通过确保每个实体只对应一个节点，能够避免数据冗余，确保图谱的准确性，减少了实体重复的问题，使得后续的知识推理和查询更加简洁、快速；通过验证关系边的准确性和合理性，确保实体之间的关系能够准确反映现实世界的关联，使得知识图谱能够为分析和推理提供更加有效的数据支持，提高了知识图谱的可扩展性；将提取的属性信息与实体节点进行关联，并确保其准确性和完整性，能够确保每个实体拥有完整的描述，为后续的推理和智能分析提供更丰富的信息支持；通过去除冗余的实体、关系和属性信息，图谱的结构更加简洁清晰，能够显著提高图谱的可读性和查询效率，使得知识图谱更加高效地服务于实际应用，提高了知识图谱的智能服务能力；通过结合外部数据源进行，弥补了数据源的不足，增强了图谱对多样化场景的适应能力；通过根据实体的类型和重要性调整层级，可以确保图谱中的关键实体更加突出，这有助于高效的查询与推理；更具全局影响力的实体如知名组织、历史人物等能够被优先展示，提高了图谱的易用性和直观性；根据关系边的出现频率、上下文信息等因素分配权重，可以进一步优化图谱中的关系结构，提升图谱的推理效率，并确保更重要的关系被优先处理，有利于后续的智能分析与应用。[0028]本发明的一个实施例，所述S3,包括：S31、对主流的大型语言模型进行评估，选择翻译能力强、领域适应性好的模型作为翻译引擎；根据特定领域的需求，对翻译引擎进行定制化处理，例如添加领域词典、调整翻译策略等，以提高翻译的专业性和准确性；S32、将源语言文本输入翻译引擎进行翻译，生成初步翻译结果；对初步翻译结果S33、根据目标语言的表达习惯和领域特点，对翻译结果中的词汇进行替换和优S34、对翻译结果的段落和篇章结构进行调整和优化，确保整体语义连贯、逻辑清[0029]上述技术方案的工作原理及效果为：通过选择翻译能力强且领域适应性好的大型语言模型，并进行定制化处理，能够显著提升翻译的准确性和专业性。定制化处理使得翻译能够更好地适应特定领域的术语和语言习惯，从而确保翻译结果符合目标领域的需求；通过对初步翻译结果进行语法检查和修正，能够有效消除语法错误，使得翻译结果更加流畅和自然。这样不仅保证了翻译的语言质量，也提高了读者的阅读体验；通过对词汇的替换和优化，使得翻译结果更加符合目标语言的表达习惯和领域特点。针对专业领域，调整术语和表达方式可以使翻译更具准确性和专业性，从而提高翻译的信任度和可读性；通过对段落和篇章结构进行调整和优化，确保翻译结果的整体语义连贯，逻辑清晰。这有助于避免因结构问题而导致的歧义或混乱，从而提升翻译质量的同时确保信息传达的有效性；通过对翻译过程中的各个环节进行细致调整和优化，确保翻译不仅准确，而且流畅、易懂。对于涉及复杂结构或特定行业术语的翻译，流畅性尤为重要，能够提升翻译的可读性和接受度；对翻译引擎的定制化处理(如添加领域词典、调整翻译策略)可以增强翻译引擎对不同类型文本的适应能力。特定领域的术语和语言结构得到更好的处理，避免了通用翻译引擎可能出现的翻译失误或误解；通过不断调整和优化翻译结果，确保翻译的高质量输出，能够更好地服务于实际应用场景。例如，在商务、法律或医疗等领域，高质量的翻译能够保证信息准确传递并避免误解，进而支持更有效的决策和沟通。[0030]本发明的一个实施例，所述S4,包括：等；将初步翻译结果中的术语与知识图谱和术语库进行比对，识别潜在的语义偏差；淆等；对于与知识图谱或术语库完全匹配的术语，直接进行替换，确保术语翻译的准确性；S43、对于部分匹配的术语，结合上下文信息进行推理分析，选择最合适的翻译进行替换；对于知识图谱和术语库中不存在的术语，利用大语言模型的推理能力进行翻译，并将新翻译加入知识图谱和术语库中，以便后续使用；引入新的语义偏差。[0031]上述技术方案的工作原理及效果为：通过构建专业术语库并结合知识图谱进行术语匹配，可以确保术语翻译的准确性。这不仅避免了术语翻译错误，还能提高专业领域翻译的精确度，减少误解或误用的风险；通过对初步翻译结果中的语义偏差进行识别和分类，能够及时发现潜在的翻译问题，诸如术语翻译不准确、上下文不匹配或语义混淆等，进而对其进行针对性修正。这种细致的处理有助于提高翻译质量；对于部分匹配的术语，通过结合上下文信息进行推理分析，可以灵活调整翻译，确保术语更符合实际语境。这种上下文驱动的翻译优化能够使翻译结果更具自然流畅性和可理解性；对于新出现的术语，能够通过大语言模型的推理能力进行翻译，并将其纳入知识图谱和术语库中。这种动态的更新机制确保了术语库与知识图谱能够持续扩展和完善，适应不断变化的领域需求；在翻译过程中，经过多层次的语义检查和优化，能够保证翻译结果的整体语义连贯性，避免翻译中的逻辑漏洞或歧义，确保信息的准确传递。同时，也提升了翻译的自然表达，使其更加符合目标语言的表达习惯；通过自动化的术语比对、语义推理和语境分析，不仅能够确保翻译质量，还能够大大提高翻译的效率。翻译过程中对术语的精确把控和对语境的合理推理，使得高质量翻译可以在较短时间内完成，进而提高工作效率；由于方案涉及到专业术语库和知识图谱的构建，能够适应多种不同领域的翻译需求。随着术语库和知识图谱的不断完善，系统可以灵活应对各类翻译场景，确保各类文献和资料的精准翻译。[0032]本发明的一个实施例，所述S41,包括：深入分析目标领域的专业知识、行业标准及常用术语，包括专业术语、常用表达、库的全面性和准确性。[0033]基于收集到的术语，构建专业术语库，并对其进行标准化处理，包括统一术语的拼机制，便于后续快速查找和比对。[0034]将术语库与现有的知识图谱进行融合，利用知识图谱的语义关系和逻辑推理能力，增强术语库的功能性和实用性；通过知识图谱，可以进一步理解术语之间的关联和上下文关系，为后续的翻译和语义检查提供有力支持；将初步翻译结果与术语库和知识图谱进行比对，识别出潜在的语义偏差，包括术语翻译不准确、上下文不匹配、语义混淆等问题；通过比对，及时发现并纠正翻译中的错误对识别出的语义偏差进行分类，例如术语翻译不准确、上下文不匹配、语义混淆等，并根据其对翻译质量的影响程度进行优先级排序；对于高优先级的语义偏差，优先进行引入大语言模型的智能学习能力，对术语库和知识图谱进行持续学习和优化；通过不断学习和分析新的翻译数据和领域知识，大语言模型可以自动发现新的术语和翻译规则，并将其纳入术语库和知识图谱中；同时，大语言模型还可以根据用户的反馈和翻译质量评估结果，自动调整和优化术语的翻译和匹配策略，实现术语库的自我优化和持续改进。[0035]上述技术方案的工作原理及效果为：通过深入分析目标领域的专业知识、行业标准和常用术语，构建完善的术语库，并结合知识图谱，能够极大提高术语翻译的准确性和一致性。术语库的标准化处理确保了术语翻译不受个人理解或上下文变化的影响，进而避免翻译误差或混淆；通过术语库与知识图谱的结合，可以理解术语之间的关系和上下文，从而提高翻译内容的语义连贯性。知识图谱中的语义关联有助于在翻译中保持术语和概念的一致性，使得翻译结果不仅准确，而且自然流畅；通过与术语库和知识图谱的比对，系统能够自动识别并纠正翻译中的潜在语义偏差，如术语翻译不准确、上下文不匹配、语义混淆等；自动化比对大大提高了翻译的准确度和效率，减少了人工检查的负；通过对识别出的语义偏差进行分类并按优先级排序，能够确保影响翻译质量较大的错误得到及时修正。这种智能分类机制提升了翻译质量控制的效率，确保最重要的翻译问题被优先解决；引入大语言模型的智能学习能力，使术语库和知识图谱能够不断更新和完善。随着新的翻译数据和领域知识的积累，系统可以自动发现新的术语、翻译规则并纳入现有知识体系中。这种持续的自我学习和优化功能确保术语库和翻译策略与时俱进，适应不断变化的翻译需求；通过自动化的比对和优化过程，能够大大提高翻译速度。术语库的标准化和知识图谱的支持确保了翻译质量的一致性，避免了重复劳动和时间浪费，从而提高了整体翻译效率；术语库和知识图谱的构建是跨领域的，因此该系统能够适应多个不同领域的翻译需求。随着系统不断学习新的领域知识，能够为各种行业提供精准的翻译支持；通过大语言模型的反馈机制，可以根据用户的具体需求和反馈优化翻译策略，使得用户能够得到个性化和高质量的翻译结果。这种以用户为中心的自适应优化提升了整体的翻译体验。[0036]本发明的一个