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龙图腾网获悉甲骨易(北京)语言科技股份有限公司申请的专利一种机器翻译模型众包增量学习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：CN115270821B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-11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：202210648206.X，技术领域涉及：G06F40/58；该发明授权一种机器翻译模型众包增量学习方法是由李光华设计研发完成，并于2022-06-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种机器翻译模型众包增量学习方法在说明书摘要公布了：本发明具体涉及一种机器翻译模型众包增量学习方法，该方法包括：提供一个有多个机器翻译模型组成的翻译模型阵列，每个翻译模型的介绍和详情；模型所有者可选是否开放众包训练，如开放众包训练，参与者上传参与共同训练的数据后，系统自动对数据进行预处理和清洗；进行数据质量打分，依据有效数据量和质量评分，计算出该批数据对模型训练的贡献值；通过前端交互模块，在参与者在确认同意该贡献值后，进入模型增量训练流程；增量训练完成后，将模型更新到机翻阵列中，同时更新模型相关信息，并继续开放，其他参与者可参与训练。本发明的方法通过多人共同训练和模型共享，可以较大幅度共享数据资源和增量训练后的模型。

本发明授权一种机器翻译模型众包增量学习方法在权利要求书中公布了：1.一种机器翻译模型众包增量学习方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤一：提供一个有多个机器翻译模型组成的翻译模型阵列，并提供每个翻译模型的介绍和详情，包含语言方向、训练数据量大小、是否开放众包增量学习、翻译效果测试功能； 步骤二：模型所有者可选是否开放众包增量学习，如确定不开放，则模型训练权限只属于模型所有者，不开放众包增量学习，模型所有者可自行上传数据进行增量训练； 步骤三：如模型所有者选择开放众包增量学习，参与者在模型详情页，可看到初始模型训练数据量，参与者上传参与共同训练的数据后，系统自动对数据进行预处理和清洗，通过编辑距离计算原文相似度，去除重复数据，同时对上传数据中的原文译文计算语义相似度，去掉语义相似度较差的原文译文； 步骤四：数据清洗后，和模型历史训练数据比对，二次去重，并统计剩余的有效数据量，并进行数据质量打分，依据有效数据量和质量评分，计算出该批数据对模型训练的贡献值； 步骤五：通过前端交互模块，在参与者在确认同意该贡献值后，进入模型增量训练流程； 步骤六：增量训练完成后，进行自动质量评估； 步骤七：增量训练完成后，手动质量评估，抽取200句原文作为测试集，计算测试集译文的Bleu值，对测试集做人工质量评分； 步骤八：增量训练完成后，将模型更新到机翻阵列中，同时更新模型相关信息，并继续开放，其他参与者可参与训练。

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