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龙图腾网获悉鹏城实验室申请的专利文本翻译模型的翻译难度评估方法及装置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：CN121118922B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-24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：202511668175.4，技术领域涉及：G06F40/58；该发明授权文本翻译模型的翻译难度评估方法及装置是由娄联章;侯永帅;潘囿丞;相洋;邓健豪设计研发完成，并于2025-11-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本文本翻译模型的翻译难度评估方法及装置在说明书摘要公布了：本申请实施例提供文本翻译模型的翻译难度评估方法及装置，涉及文本处理技术领域。该方法从目标文本翻译模型的编码器中获取源文本向量从解码器中获取翻译文本向量，对源文本向量和翻译文本向量进行全局特征提取得到对应的全局源向量和全局翻译向量，对全局源向量和全局翻译向量进行语义融合得到第一语义向量和第二语义向量，基于第一语义向量和第二语义向量得到深层特征向量，将深层特征向量输入输出层进行难度分值映射，得到目标文本翻译模型对应的翻译难度评估值。经过多层次的挖掘过程，获取目标文本翻译模型的整体特征挖掘能力，为难度评估提供准确的信息基础，从而提升难度评估的准确性。

本发明授权文本翻译模型的翻译难度评估方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种文本翻译模型的翻译难度评估方法，其特征在于，由翻译难度评估模型执行，所述翻译难度评估模型至少包括：全局特征提取层、语义对齐层和输出层，所述方法包括： 从目标文本翻译模型的编码器中获取源文本向量，以及从所述目标文本翻译模型的解码器中获取翻译文本向量； 将所述源文本向量和所述翻译文本向量输入所述全局特征提取层进行全局特征提取，得到对应的全局源向量和全局翻译向量； 计算所述全局源向量和所述全局翻译向量的向量差值，得到第一语义向量，计算所述全局源向量和所述全局翻译向量的向量乘积，得到第二语义向量，并基于所述第一语义向量和所述第二语义向量得到深层特征向量； 利用所述输出层将所述深层特征向量划分为多个子向量，并计算所述深层特征向量的总信息熵以及每个所述子向量的子信息熵，计算所述子信息熵的最大值和最小值之间的差值作为不确定性差值，根据所述总信息熵和所述不确定性差值得到翻译难度评估值； 获取所述源文本向量对应的至少一个源上下文向量构成第一向量集合，以及获取所述源上下文向量对应的翻译上下文向量构成第二向量集合，计算所述第一向量集合与所述第二向量集合之间的集合相似性，将对应的上下源文本向量与所述翻译上下文向量作为映射对，计算所述映射对的映射难度评估值和向量相似性，并计算所述向量相似性的相似性平均值以及所述映射难度评估值的难度平均值，根据所述集合相似性和所述相似性平均值得到上下文权重，利用所述上下文权重和所述难度平均值的乘积得到难度参考值，对所述翻译难度评估值与所述难度参考值的和进行归一化，更新所述翻译难度评估值。

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