【技术实现步骤摘要】
物体信息翻译、以及衍生信息获取方法和装置
[0001]本专利技术是申请号为201610218223.4、专利技术名称为“物体信息翻译、以及衍生信息获取方法和装置”的专利技术专利申请的分案申请。
[0002]本专利技术涉及翻译
，具体而言，本专利技术涉及一种物体信息翻译、以及衍生信息获取方法和装置。
技术介绍
[0003]机器翻译技术是一种自动将一种语言翻译成另外一种语言的技术。相比于人工翻译，机器翻译具有翻译效率高、学习成本和翻译成本低、易于扩展到不同语种等优势，因此，随着国际经济贸易、国际旅游等行业的蓬勃发展，机器翻译技术提高了用户在国际交流时的便利程度，在国际交流中的作用日趋重要。
[0004]根据机器翻译算法框架的不同，目前机器翻译技术可以大体分为以下三种方法：
[0005]1)基于规则的机器翻译
[0006]由语言学家撰写翻译规则、处理规则冲突、维护规则库，当输入一句话时，根据翻译规则生成译文。
[0007]2)统计机器翻译
[0008]根据平行语料库，自动学习平行句对之间的词语对齐，自动抽取翻译规则并估计翻译概率，建立翻译模型并进行参数调优。当输入一句话时，根据翻译规则生成N个翻译候选，并根据翻译模型和语言模型对候选进行打分并排序，将排名第1的译文候选作为最终译文。
[0009]3)神经网络机器翻译
[0010]根据平行语料库和循环神经网络的训练方法，自动学习网络参数。当输入一句话时，根据网络结构自动生成译文。
[0011]而根据...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种由用户设备执行的方法，其特征在于，包括：获取源端物体信息；基于所述源端物体信息，识别源端物体；基于用户设备的位置信息，获取与所述源端物体对应的目标端物体的目标信息，其中，所述目标端物体可在与所述用户设备的位置信息相对应的地点获得；根据与用户的需求关联的用户个人信息，在显示设备上展示所述目标信息，其中，所展示的目标信息包括被突出显示的一部分信息，该被突出显示的信息是基于所述用户的需求确定的。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述源端物体信息包括源端物体的源多媒体信息，所述源多媒体信息包括与所述源端物体关联的图像特征、标识特征和文本特征中的至少一项。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述识别源端物体，包括：基于所述源端物体的源多媒体信息，提取与所述源端物体关联的图像特征、标识特征和文本特征中的至少一项；根据所提取的与所述源端物体关联的图像特征、标识特征和文本特征中的至少一项，识别所述源端物体。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述目标信息包括与目标端物体关联的图像特征、标识特征、文本特征和说明信息中的至少一项。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述获取与所述源端物体对应的目标端物体的目标信息，包括：搜索所述目标端物体的预设属性对应的属性信息；将搜索到的属性信息确定为与所述说明信息关联的信息。6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取与所述源端物体对应的目标端物体的目标信息，包括：根据所述用户设备的位置信息和目标端物体的位置信息，确定目标端物体的目标信息。7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，展示所述目标信息，包括：展示至少一个目标端物体候选的至少一条信息；接收用于选择所述至少一个目标端物体候选中的至少一个目标端物体的输入信号；将所选择的目标端物体确定为与所述源端物体对应的目标端物体，显示目标端物体的至少一条信息；其中，所述至少一个目标端物体候选的至少一条信息是按照所述至少一个目标端物体候选的优先级顺序显示的。8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，还包括：将与所选择的目标端物体有关的信息和所述源端物体信息，发送给服务器。9.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述识别源端物体，包括：展示至少一个源端物体候选的至少一条信息；接收用于选择所述至少一个源端物体候选的至少一条信息中的至少一条信息的输入信号；
根据所选择的至少一条信息识别所述源端物体。10.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述用户个人信息包括与所述用户的语言有关的信息，所述与用户的需求关联的用户个人信息包括以下信息中的至少一项：用户的日程信息、用户的兴趣、用户的爱好、用户所处的环境信息、用户的运动状态、用户的健康状态。11.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述识别源端物体，包括：基于获取的源端物体信息，提取图像特征和/或文本特征；根据提取的图像特征和/或文本特征，识别出源端物体。12.根据权利要求11所述的方法，其特征在于，所述根据提取的图像特征和/或文本特征，识别出源端物体，包括：根据预设的物体识别模型，以及提取的图像特征和/或文本特征，识别出源端物体。13.根据权利要求12所述的方法，其特征在于，所述物体识别模型是通过下述方式预先构建的：针对每个物体类别，基于属于该物体类别的各采样物体的图像特征和/或文本特征，训练得到该物体类别所对应的物体识别模型。14.根据权利要求13所述的方法，其特征在于，所述根据预设的物体识别模型，以及提取的图像特征和/或文本特征，识别出源端物体，包括：根据提取的图像特征和/或文本特征，识别源端物体的物体类别；根据所述物体类别所对应的物体识别模型，以及提取的图像特征和/或文本特征，识别出源端物体。15.根据权利要求1
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14中任一项所述的方法，其特征在于，所述获取与所述源端物体对应的目标端物体的目标信息，包括：确定源端物体和目标端物体分别对应的语言环境；基于源端物体和目标端物体分别对应的语言环境，得到与源端物体对应的目标端物体的目标信息。16.根据权利要求15所述的方法，其特征在于，所述源端物体对应的语言环境根据下述至少一项确定：通过位置检测模块检测到的位置对应的语言环境、从获取的源端物体信息中识别出的语言环境、在预设的物体知识图谱数据库中搜索到的源端物体对应的语言环境、用户设置的语言环境；所述目标端物体对应的语言环境根据下述至少一项确定：通过位置检测模块检测到的位置对应的语言环境、预先指定的语言环境、用户设置的语言环境、基于用户个人信息确定出的语言环境。17.根据权利要求15所述的方法，其特征在于，基于源端物体和目标端物体分别对应的语言环境，获取源端物体对应的目标端物体的目标信息，包括：基于源端物体和目标端物体分别对应的语言环境，选择对应的物体对齐模型；基于选择的物体对齐模型，获取与识别出的源端物体对应的目标端物体的目标信息。18.根据权利要求17所述的方法，其特征在于，基于选择的物体对齐模型，获取与识别出的源端物体对应的目标端物体的目标信息，包括：
基于源端物体信息，获取源端物体对应的文本特征和/或图像特征；基于获取的文本特征和/或图像特征，以及选择的物体对齐模型，得到与识别出的源端物体对应的目标端物体的目标信息。19.根据权利要求18所述的方法，其特征在于，所述物体对齐模型是通过下述方式预先构建的：确定采样源端物体与对应的采样目标端物体之间的文本特征和/或、图像特征；根据确定出的所述文本特征和/或图像特征，训练得到物体对齐模型。20.根据权利要求17所述的方法，其特征在于，还包括：根据下述至少一项信息，优化所述物体对齐模型：用户针对翻译得到的所述目标端物体信息的反馈信息、源端物体所对应的语言环境、目标端物体所对应的语言环境。21.根据权利要求1
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14中任一项所述的方法，其特征在于，所述源端物体为多个，且多个源端物体属于同一类别的组合物体；所述获取与源端物体对应的目标端物体的目标信息，包括下述至少一项：针对多个源端物体对应的源端组合物体，得到对应的目标端组合物体信息；针对每个源端物体，分别得到各自对应的目标端物体的目标信息。22.根据权利要求1
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14中任一项所述的方法，其特征在于，所述目标端物体为多个时，所述展示所述目标信息，包括：对各目标端物体的目标信息进行排列排序后输出。23.根据权利要求22所述的方法，其特征在于，根据下述至少一项信息对各目标端物体的目标信息进行排序：与源端物体的相关性、针对目标端物体的目标信息的用户行为、目标端物体的属性信息、用户个人信息。24.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述源多媒体信息还包含下述至少一项：源端物体对应的多媒体信息、从源端物体对应的多媒体信息中识别出的文本信息、源端物体对应的位置信息、搜索到的源端物体相关信息、用户输入的源端物体相关信息。25.根据权利要求24所述的方法，其特征在于，通过多媒体采集设备实时采集多媒体信息，并将实时采集的多媒体信息作为源端物体对应的多媒体信息。26.根据权利要求25所述的方法，其特征在于，所述源端物体为多个；所述方法还包括：检测用户针对翻译得到的目标端物体的目标信息的选择操作；在实时采集的多媒体信息中定位出用户选择的目标端物体的目标信息对应的源端物体。27.根据权利要求1
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14中任一项所述的方法，其特征在于，展示目所述目标信息，包括：通过多媒体采集设备实时采集多媒体信息；在实时采集的多媒体信息中定位出与源端物体对应的目标端物体。28.根据权利要求1
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14中任一项所述的方法，其特征在于，所述获取与源端物体对应的目标端物体的目标信息之前，还包括：预测用户的翻译意图，并根据用户的翻译意图预先存储用于离线翻译的处理模型；
所述基于用户设备的位置信息，获取与所述源端物体对应的目标端物体的目标信息，包括：基于所述用户设备的位置信息，利用存储的所述处理模型，获取与所述源端物体对应的目标端物体的目标信息。29.根据权利要求28所述的方法，其特征在于，所述用户的翻译意图根据下述至少一项信息预测得到：用户日程、用户个人信息、设备所处环境信息、设备运动状态。30.根据权利要求1
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14中任一项所述的方法，其特征在于，所述展示所述目标信息，包括：通过下述至少一种方式展示目标信息：文本、图像、音频、视频。31.根据权利要求1
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14任一所述的方法，其特征在于，所述展示所述目标信息，包括：基于下述至少一项，对所述目标信息进行自适应调整，并输出调整后的目标信息：设备的设备类型、设备的存储状态、当前网络情况、设备的电量状态、用户个人信息。32.根据权利要求1
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14中任一项所述的方法，其特征在于，还包括：获取所述目标端物体关联的衍生信息和/或所述源端物体关联的衍生信息；输出获取的所述衍生信息。33.根据权利要求32所述的方法，其特征在于，获取所述目标端物体关联的衍生信息，包括：从预设的物体知识图谱数据库中，搜索所述目标端物体的预设属性对应的属性信息；将搜索到的属性信息确认为所述目标端物体关联的衍生信息；获取所述源端物体关联的衍生信息，包括：从预设的物体知识图谱数据库中，搜索所述源端物体的所述预设属性对应的属性信息；将搜索到的属性信息确认为所述源端物体关联的衍生信息。34.根据权利要求33所述的方法，其特征在于，所述预设属性是根据所述目标端物体和/或所述源端物体的类别确定的。35.根据权利要求32所述的方法，其特征在于，获取所述目标端物体关联的衍生信息，包括：基于目标端物体对应的位置信息，确定目标端物体关联的衍生信息；获取所述源端物体关联的衍生信息，包括：基于源端物体对应的位置信息，确定源端物体关联的衍生信息。36.根据权利要求32所述的方法，其特征在于，若获取所述目标端物体关联的衍生信息和所述源端物体关联的衍生信息，则输出获取的所述衍生信息，包括：根据所述目标端物体关联的衍生信息和所述源端物体关联的衍生信息之间的相关性，定位出需要突出显示的衍生信息；输出获取的衍生信息，并突出显示定位出的衍生信息。37.根据权利要求32所述的方法，其特征在于，所述源端物体为多个，且多个源端物体属于同一类别的组合物体；获取所述目标端物体关联的衍生信息，包括下述至少一项：
针对多个源端物体对应的源端组合物体，获取对应的目标端组合物体信息关联的衍生信息；针对每个源端物体，分别获取对应的目标端物体关联的衍生信息。38.根据权利要求32所述的方法，其特征在于，输出获取的所述衍生信息，包括：根据用户个人信息，确定获取的所述衍生信息对应的语言环境；基于确定出的语言环境显示所述衍生信息。39.根据权利要求32所述的方法，其特征在于，还包括：根据用户个人信息，定位出需要突出显示的衍生信息；突出显示定位出的衍生信息。40.根据权利要求32所述的方法，其特征在于，还包括：根据用户个人信息和/或获取的所述衍生信息，生成或变更相关的提醒事件。41.根据权利要求1
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14中任一项所述的方法，其特征在于，获取与源端物体对应的目标端物体的目标信息，包括：获取待发送给接收方的源端物体信息；基于所述接收方的语言环境以及获取的源端物体信息，获取与源端物体对应的目标端物体的目标信息；所述展示所述目标信息，包括：将得到的所述目标信息发送给所述接收方。42.一种电子设备，其特征在于，包括：物体信息翻译单元，用于获取源端物体信息，基于所述源端物体信息，识别源端物体，基于用户设备的位置信息，获取与源端物体对应的目标端物体的目标信息；其中，目标端物体可在与用户设备的位置信息相对应地点获得；信息输出单元，用于根据与用户...
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