[发明专利]模型训练方法、装置、计算机可读存储介质和计算机设备

说明书

本申请涉及一种模型训练方法、装置、计算机可读存储介质和计算机设备，所述方法包括：获取训练文本对；所述训练文本对包括相对应的源文本和期望文本；将所述源文本输入翻译模型，生成与所述源文本相对应的翻译文本；获取所述翻译模型的隐层所输出的隐层向量作为质量评估模型的训练样本；所述隐层向量融合了所述源文本和所述翻译文本；根据所述翻译文本与所述期望文本，确定所述训练样本相应的训练标签；通过所述训练样本和相应的训练标签训练所述质量评估模型。本申请提供的方案可以降低模型训练成本。

技术领域

本申请涉及计算机技术领域，特别是涉及一种模型训练方法、装置、计算机可读存储介质和计算机设备。

背景技术

随着计算机技术和机器学习技术的发展，为了节约人力和物力，在越来越多的场景下，逐渐开始选择通过基于机器学习的质量评估模型来对各种数据处理结果进行评分。比如对翻译场景下的翻译结果进行评分等。

然而，传统的质量评估模型需要人工标注的语料来进行训练，若是没有语料或是语料数量非常有限就难以训练有效的质量评估模型，导致需要耗费大量的人力来进行语料的人工标注，从而导致模型训练成本高的问题。

发明内容

基于此，有必要针对模型训练成本高的技术问题，提供一种模型训练方法、装置、计算机可读存储介质和计算机设备。

一种模型训练方法，包括：

获取训练文本对；所述训练文本对包括相对应的源文本和期望文本；

将所述源文本输入翻译模型，生成与所述源文本相对应的翻译文本；

获取所述翻译模型的隐层所输出的隐层向量作为质量评估模型的训练样本；所述隐层向量融合了所述源文本和所述翻译文本；

根据所述翻译文本与所述期望文本，确定所述训练样本相应的训练标签；

通过所述训练样本和相应的训练标签训练所述质量评估模型。

一种模型训练装置，包括：

获取模块，用于获取训练文本对；所述训练文本对包括相对应的源文本和期望文本；

生成模块，用于将所述源文本输入翻译模型，生成与所述源文本相对应的翻译文本；

所述获取模块还用于获取所述翻译模型的隐层所输出的隐层向量作为质量评估模型的训练样本；所述隐层向量融合了所述源文本和所述翻译文本；

确定模块，用于根据所述翻译文本与所述期望文本，确定所述训练样本相应的训练标签；

训练模块，用于通过所述训练样本和相应的训练标签训练所述质量评估模型。

一种计算机可读存储介质，存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时，使得所述处理器执行上述模型训练方法的步骤。

一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述计算机程序被所述处理器执行时，使得所述处理器执行上述模型训练方法的步骤。

上述模型训练方法、装置、计算机可读存储介质和计算机设备，在获取训练文本对，即相对应的源文本和期望文本后，即将源文本输入翻译模型，生成与源文本相对应的翻译文本，并获取翻译模型将将源文本翻译为翻译文本时，翻译模型的隐层所输出的隐层向量作为质量评估模型的训练样本。由于该隐层向量融合了源文本和翻译文本，便可为质量评估模型提供句对特征，也就是质量评估模型的输入数据，同时还根据翻译文本与期望文本，构造了质量评估模型的训练标签，从而可通过该输入数据和相应的训练标签训练质量评估模型，不再依赖于人工标注的语料来对质量评估模型，极大地降低了模型训练的成本，提高了模型训练的效率与准确性。

附图说明

图1为一个实施例中模型训练方法的应用环境图；