[发明专利]翻译模型的训练方法和装置有效
申请号: | 201910380016.2 | 申请日: | 2019-05-08 |
公开(公告)号: | CN110162800B | 公开(公告)日: | 2021-02-05 |
发明(设计)人: | 毕天驰;张传强;徐梓翔;熊皓;何中军;李芝 | 申请(专利权)人: | 北京百度网讯科技有限公司 |
主分类号: | G06F40/58 | 分类号: | G06F40/58;G06F40/44 |
代理公司: | 北京清亦华知识产权代理事务所(普通合伙) 11201 | 代理人: | 宋合成 |
地址: | 100085 北京市*** | 国省代码: | 北京;11 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 翻译 模型 训练 方法 装置 | ||
1.一种翻译模型的训练方法,其特征在于,所述训练方法包括以下步骤:
获取源语言样本;
将所述源语言样本分别输入模型结构不同的多个翻译模型,以得到各翻译模型输出的目标语言样本;
根据各翻译模型输出的目标语言样本,确定目标译文;其中,将所有翻译模型输出的目标语言样本中对应位置的词分布概率取平均值,以得到所述目标译文;
根据所述目标译文与各翻译模型输出的目标语言样本之间的差异性,对相应的翻译模型进行训练。
2.根据权利要求1所述的训练方法,其特征在于,所述根据所述目标译文与各翻译模型输出的目标语言样本之间的差异性,对相应的翻译模型进行训练之前,还包括:
计算所述目标译文与所述源语言样本对应的标准译文之间的误差;
确定所述误差小于阈值。
3.根据权利要求2所述的训练方法,其特征在于,所述计算所述目标译文与所述源语言样本对应的标准译文之间的误差之后,还包括:
若所述误差大于所述阈值,根据所述源语言样本对应的标准译文与各翻译模型输出的目标语言样本之间的差异性,对相应的翻译模型进行训练。
4.根据权利要求1-3任一项所述的训练方法,其特征在于,所述根据各翻译模型输出的目标语言样本,确定目标译文,包括:
对各翻译模型输出的目标语言样本,确定对应同一文本位置的词分布概率;其中,所述词分布概率,用于指示相应文本位置上为词库中各词的概率;
将各目标语言样本对应同一文本位置的词分布概率取平均值,得到所述目标译文中相应文本位置的词分布概率。
5.根据权利要求1-3任一项所述的训练方法,其特征在于,所述将所述源语言样本分别输入模型结构不同的多个翻译模型,以得到各翻译模型输出的目标语言样本之前,还包括:
根据所述源语言样本和对应的标准译文,对各翻译模型分别进行训练,以使各翻译模型输出的目标语言样本与所述标准译文之间的差异最小化。
6.一种翻译模型的训练装置,其特征在于,所述训练装置包括:
获取模块,用于获取源语言样本;
处理模块,用于将所述源语言样本分别输入模型结构不同的多个翻译模型,以得到各翻译模型输出的目标语言样本;
确定模块,用于根据各翻译模型输出的目标语言样本,确定目标译文;其中,将所有翻译模型输出的目标语言样本中对应位置的词分布概率取平均值,以得到所述目标译文;
训练模块,用于根据所述目标译文与各翻译模型输出的目标语言样本之间的差异性,对相应的翻译模型进行训练。
7.根据权利要求6所述的训练装置,其特征在于,所述训练装置还包括:
计算模块,用于计算所述目标译文与所述源语言样本对应的标准译文之间的误差;
所述确定模块,还用于确定所述误差小于阈值。
8.根据权利要求7所述的训练装置,其特征在于,所述训练模块,还用于:
若所述误差大于所述阈值,根据所述源语言样本对应的标准译文与各翻译模型输出的目标语言样本之间的差异性,对相应的翻译模型进行训练。
9.根据权利要求6-8任一项所述的训练装置,其特征在于,所述确定模块,具体用于:
对各翻译模型输出的目标语言样本,确定对应同一文本位置的词分布概率;其中,所述词分布概率,用于指示相应文本位置上为词库中各词的概率;
将各目标语言样本对应同一文本位置的词分布概率取平均值,得到所述目标译文中相应文本位置的词分布概率。
10.根据权利要求6-8任一项所述的训练装置,其特征在于,所述训练模块,还用于:
根据所述源语言样本和对应的标准译文,对各翻译模型分别进行训练,以使各翻译模型输出的目标语言样本与所述标准译文之间的差异最小化。
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