[发明专利]文本翻译模型的训练方法、文本翻译方法及装置

权利要求书

1.一种文本翻译模型的训练方法，其特征在于，包括：

获取平行语料集，所述平行语料集中的每个平行语料包括源语言文本、机翻译文文本、后编辑译文文本和审校译文文本；

根据所述平行语料集依次训练第一至第三翻译模型，将训练完成的第三翻译模型作为所述文本翻译模型；

其中，第一翻译模型用于以每个平行语料中的源语言文本为样本，以机翻译文文本为样本标签进行训练；

第二翻译模型用于以每个平行语料中的源语言文本、所述第一翻译模型的输出为样本，以后编辑译文文本为样本标签进行训练；

第三翻译模型以每个平行语料中的源语言文本、所述第一翻译模型的输出和第二翻译模型的输出为样本，以审校译文文本为样本标签进行训练；

所述第一至第三翻译模型共享部分模型参数，并且在先的翻译模型在训练完毕后的模型参数不随在后的翻译模型训练而改变。

2.根据权利要求1所述的文本翻译模型的训练方法，其特征在于，所述第一至第三翻译模型均为循环神经网络模型。

3.根据权利要求1所述的文本翻译模型的训练方法，其特征在于，所述第一至第三翻译模型共享一个编码器，所述第一至第三翻译模型还各自包括一个解码器。

4.根据权利要求1所述的文本翻译模型的训练方法，其特征在于，所述根据所述平行语料集依次训练第一至第三翻译模型，之前还包括：

对每个平行语料进行分词，从预设的双语词向量集中获取对应每个分词的词向量；

其中，所述双语词向量集的获取方法为：

以学习语义知识的神经网络模型分别对预先获取的双语语料集进行训练，获得所述双语语料集中每个分词的词向量，构成双语词向量集，所述双语语料的语言为所述语料集对应的源语言和目标语言。

5.一种文本翻译方法，其特征在于，包括：

获取待翻译文本；

根据权利要求1-4任意一项所述的方法训练得到的文本翻译模型，对所述待翻译文本进行翻译。

6.一种文本翻译模型的训练装置，其特征在于，包括：

平行语料获取模块，语言获取平行语料集，所述平行语料集中的每个平行语料包括源语言文本、机翻译文文本、后编辑译文文本和审校译文文本；

训练模块，用于根据所述平行语料集依次训练第一至第三翻译模型，将训练完成的第三翻译模型作为所述文本翻译模型；

其中，第一翻译模型用于以每个平行语料中的源语言文本为样本，以机翻译文文本为样本标签进行训练；

第二翻译模型用于以每个平行语料中的源语言文本、所述第一翻译模型的输出为样本，以后编辑译文文本为样本标签进行训练；

第三翻译模型以每个平行语料中的源语言文本、所述第一翻译模型的输出和第二翻译模型的输出为样本，以审校译文文本为样本标签进行训练；

所述第一至第三翻译模型共享部分模型参数，并且在先的翻译模型在训练完毕后的模型参数不随在后的翻译模型训练而改变。

7.一种文本翻译装置，其特征在于，包括：

文本获取模块，用于获取待翻译文本；

翻译模块，用于根据权利要求1-4任意一项所述的方法训练得到的文本翻译模型，对所述待翻译文本进行翻译。

8.一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述程序时实现如权利要求1至4任一项所述文本翻译模型的训练方法的步骤。

9.一种文本翻译设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述程序时实现如权利要求5所述文本翻译方法的步骤。

10.一种非暂态计算机可读存储介质，其特征在于，所述非暂态计算机可读存储介质存储计算机指令，所述计算机指令使所述计算机执行如权利要求1至5中任意一项所述的方法。