本申請(qǐng)涉及地名地址翻譯，且更為具體地，涉及一種集成人工智能專名通名拆分的地名地址翻譯工具及方法。
背景技術(shù)：
1、隨著全球化的深入發(fā)展和國(guó)際交流的日益頻繁，跨語(yǔ)言的地名地址信息傳遞與理解變得至關(guān)重要。無(wú)論是國(guó)際貿(mào)易、物流運(yùn)輸、跨國(guó)旅游、應(yīng)急響應(yīng)還是文化交流，準(zhǔn)確、高效的地名地址翻譯都是保障順暢溝通和有效協(xié)作的基礎(chǔ)。然而，地名地址作為一種特殊的語(yǔ)言現(xiàn)象，其翻譯不僅涉及語(yǔ)言轉(zhuǎn)換，更與地理、文化、行政管理等多種因素緊密相關(guān)，具有高度的復(fù)雜性和特殊性。傳統(tǒng)的機(jī)器翻譯系統(tǒng)或人工翻譯方法在處理地名地址時(shí)，往往面臨諸多挑戰(zhàn)，例如對(duì)地名中的專名（如“朝陽(yáng)”）和通名（如“區(qū)”、“街道”）識(shí)別不清，導(dǎo)致翻譯錯(cuò)誤或不符合目標(biāo)語(yǔ)言的表達(dá)習(xí)慣；對(duì)多級(jí)行政區(qū)劃嵌套、別名、俗稱等現(xiàn)象處理不當(dāng)，造成信息丟失或歧義；以及無(wú)法保證特定地理實(shí)體標(biāo)準(zhǔn)譯名的統(tǒng)一性和權(quán)威性，嚴(yán)重影響了地名地址翻譯的質(zhì)量和實(shí)用性。
2、現(xiàn)有的地名地址翻譯技術(shù)多采用基于規(guī)則或統(tǒng)計(jì)模型的翻譯方法，雖然能夠處理部分簡(jiǎn)單和規(guī)范的地名地址，但對(duì)于復(fù)雜結(jié)構(gòu)、口語(yǔ)化表達(dá)或新興地名的處理能力有限，規(guī)則庫(kù)的維護(hù)成本高昂，且難以適應(yīng)地名信息的動(dòng)態(tài)變化。近年來(lái)，盡管神經(jīng)機(jī)器翻譯（nmt）在通用文本翻譯領(lǐng)域取得了顯著進(jìn)展，但直接應(yīng)用于地名地址翻譯時(shí)，由于缺乏對(duì)地名地址特有結(jié)構(gòu)和語(yǔ)義的深入理解，常常出現(xiàn)將專名錯(cuò)誤翻譯、通名處理不當(dāng)、或無(wú)法識(shí)別地名層級(jí)關(guān)系等問(wèn)題，導(dǎo)致翻譯結(jié)果生硬、不自然，甚至完全錯(cuò)誤。例如，模型可能無(wú)法準(zhǔn)確區(qū)分“北京路”中的“北京”是專名還是指代“北京市”，也難以恰當(dāng)處理“太陽(yáng)宮中路”這類嵌套式地名，從而影響翻譯的準(zhǔn)確性和可用性。
3、因此，需要一種優(yōu)化的集成人工智能專名通名拆分的地名地址翻譯工具及方法來(lái)解決上述技術(shù)問(wèn)題。
技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路
1、為了解決上述技術(shù)問(wèn)題，提出了本申請(qǐng)。
2、根據(jù)本申請(qǐng)的一個(gè)方面，提供了一種集成人工智能專名通名拆分的地名地址翻譯方法，其包括：
3、s1，獲取用戶輸入的待翻譯地名地址以及指定的目標(biāo)翻譯語(yǔ)言；
4、s2，使用llm模型對(duì)所述待翻譯地名地址進(jìn)行專名通名拆分和類型標(biāo)注以得到帶標(biāo)注的待翻譯地名地址片段的序列；
5、s3，基于預(yù)設(shè)地理術(shù)語(yǔ)知識(shí)庫(kù)，查詢所述帶標(biāo)注的待翻譯地名地址片段的序列中的各個(gè)待翻譯地名地址片段是否為最小翻譯單元，若否，則對(duì)所述待翻譯地名地址片段迭代執(zhí)行步驟s2和步驟s3，以得到帶標(biāo)注的待翻譯地名地址最小翻譯單元的序列；
6、s4，對(duì)所述帶標(biāo)注的待翻譯地名地址最小翻譯單元的序列中的各個(gè)待翻譯地名地址最小翻譯單元進(jìn)行翻譯處理以得到目標(biāo)語(yǔ)言地名地址翻譯結(jié)果；
7、s5，對(duì)所述目標(biāo)語(yǔ)言地名地址翻譯結(jié)果進(jìn)行規(guī)范化處理以得到地名地址翻譯輸出。
8、根據(jù)本申請(qǐng)的另一個(gè)方面，提供了一種集成人工智能專名通名拆分的地名地址翻譯工具，其包括：
9、用戶輸入模塊，用于獲取用戶輸入的待翻譯地名地址以及指定的目標(biāo)翻譯語(yǔ)言；
10、地名預(yù)處理模塊，用于使用llm模型對(duì)所述待翻譯地名地址進(jìn)行專名通名拆分和類型標(biāo)注以得到帶標(biāo)注的待翻譯地名地址片段的序列；
11、最小翻譯單元識(shí)別模塊，用于基于預(yù)設(shè)地理術(shù)語(yǔ)知識(shí)庫(kù)，查詢所述帶標(biāo)注的待翻譯地名地址片段的序列中的各個(gè)待翻譯地名地址片段是否為最小翻譯單元，若否，則對(duì)所述待翻譯地名地址片段循環(huán)調(diào)用地名預(yù)處理模塊和最小翻譯單元識(shí)別模塊進(jìn)行處理，以得到帶標(biāo)注的待翻譯地名地址最小翻譯單元的序列；
12、翻譯處理模塊，用于對(duì)所述帶標(biāo)注的待翻譯地名地址最小翻譯單元的序列中的各個(gè)待翻譯地名地址最小翻譯單元進(jìn)行翻譯處理以得到目標(biāo)語(yǔ)言地名地址翻譯結(jié)果；
13、翻譯結(jié)果規(guī)范化模塊，用于對(duì)所述目標(biāo)語(yǔ)言地名地址翻譯結(jié)果進(jìn)行規(guī)范化處理以得到地名地址翻譯輸出。
14、有益效果：與現(xiàn)有技術(shù)相比，本申請(qǐng)?zhí)峁┑募扇斯ぶ悄軐Ｃ鸱值牡孛刂贩g工具及方法，其采用基于深度學(xué)習(xí)的人工智能技術(shù)對(duì)待翻譯地名地址進(jìn)行語(yǔ)義解析和上下文語(yǔ)義關(guān)聯(lián)強(qiáng)化，并利于基于prompt驅(qū)動(dòng)的llm模型實(shí)現(xiàn)對(duì)待翻譯地名地址的專名通名拆分及類型標(biāo)注，生成帶標(biāo)注的地名地址片段序列。隨后，基于預(yù)設(shè)地理術(shù)語(yǔ)知識(shí)庫(kù)，對(duì)各個(gè)地名地址片段進(jìn)行迭代式最小翻譯單元判定，通過(guò)逐層查詢比對(duì)，對(duì)非最小單元片段實(shí)施遞歸分解，直至所有片段均滿足最小翻譯粒度要求，進(jìn)而基于類型標(biāo)注結(jié)果對(duì)各個(gè)翻譯單元實(shí)施音譯或標(biāo)準(zhǔn)譯名轉(zhuǎn)換，并通過(guò)規(guī)范化處理輸出符合標(biāo)準(zhǔn)的地名地址譯文。該方法能夠有效解決傳統(tǒng)翻譯中語(yǔ)義拆分不準(zhǔn)確、譯名標(biāo)準(zhǔn)化不足的問(wèn)題，從而提升跨境地圖服務(wù)、國(guó)際物流等場(chǎng)景的地名地址翻譯質(zhì)量。
1.集成人工智能專名通名拆分的地名地址翻譯方法，其特征在于，包括：
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的集成人工智能專名通名拆分的地名地址翻譯方法，其特征在于，所述步驟s2，包括：
3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的集成人工智能專名通名拆分的地名地址翻譯方法，其特征在于，提取所述標(biāo)準(zhǔn)化待翻譯地名地址的上下文語(yǔ)義特征以得到待翻譯地名地址上下文語(yǔ)義編碼向量，包括：
4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的集成人工智能專名通名拆分的地名地址翻譯方法，其特征在于，對(duì)所述待翻譯地名地址上下文語(yǔ)義編碼向量進(jìn)行上下文語(yǔ)義關(guān)聯(lián)強(qiáng)化以得到待翻譯地名地址上下文語(yǔ)義關(guān)聯(lián)增強(qiáng)編碼向量，包括：
5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的集成人工智能專名通名拆分的地名地址翻譯方法，其特征在于，對(duì)所述待翻譯地名地址上下文語(yǔ)義編碼向量進(jìn)行基于局部尺度的語(yǔ)義特征蒸餾細(xì)化以得到待翻譯地名地址局部語(yǔ)義特征蒸餾編碼向量的序列，包括：
6.根據(jù)權(quán)利要求5所述的集成人工智能專名通名拆分的地名地址翻譯方法，其特征在于，基于所述待翻譯地名地址局部語(yǔ)義特征編碼向量的序列的上下文語(yǔ)義關(guān)聯(lián)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)，對(duì)所述待翻譯地名地址局部語(yǔ)義特征編碼向量的序列中的各個(gè)待翻譯地名地址局部語(yǔ)義特征編碼向量進(jìn)行特征蒸餾編碼以得到所述待翻譯地名地址局部語(yǔ)義特征蒸餾編碼向量的序列，包括：
7.根據(jù)權(quán)利要求6所述的集成人工智能專名通名拆分的地名地址翻譯方法，其特征在于，基于所述待翻譯地名地址局部語(yǔ)義特征細(xì)粒度關(guān)聯(lián)掩碼拓?fù)渚仃嚕瑢?duì)所述待翻譯地名地址局部語(yǔ)義特征編碼向量的序列中的各個(gè)待翻譯地名地址局部語(yǔ)義特征編碼向量進(jìn)行特征結(jié)構(gòu)反饋調(diào)制以得到所述待翻譯地名地址局部語(yǔ)義特征蒸餾編碼向量的序列，包括：
8.根據(jù)權(quán)利要求7所述的集成人工智能專名通名拆分的地名地址翻譯方法，其特征在于，對(duì)所述待翻譯地名地址局部語(yǔ)義特征蒸餾編碼向量的序列進(jìn)行上下文關(guān)聯(lián)重構(gòu)以得到所述待翻譯地名地址上下文語(yǔ)義關(guān)聯(lián)增強(qiáng)編碼向量，包括：
9.根據(jù)權(quán)利要求1所述的集成人工智能專名通名拆分的地名地址翻譯方法，其特征在于，所述步驟s4，包括：
10.集成人工智能專名通名拆分的地名地址翻譯工具，其特征在于，包括：