[发明专利]篇章机器翻译方法及装置、存储介质

说明书

本公开是关于一种篇章机器翻译方法及装置、存储介质。该方法包括：识别篇章内的实体词；将所述实体词用占位符替换篇章内原始语句，得到包含所述占位符的替换语句，其中，不同所述实体词的占位符不同；将所述替换语句和从所述原始语句抽取出的所述实体词分别输入到翻译模型，得到所述替换语句的第一翻译结果和所述实体词的第二翻译结果；组合所述第一翻译结果和所述第二翻译结果，得到所述原始语句的翻译结果。通过该方法，能提升篇章中实体词翻译的一致性，提升用户体验。

技术领域

本公开涉及电子设备技术领域，尤其涉及一种篇章机器翻译方法及装置、存储介质。

背景技术

神经机器翻译是一种利用神经网络，将文本从一种语言翻译到另一种语言的技术。近年来，神经机器翻译取得了较好的效果，在有大规模训练数据的领域、语种上已经可以和人类翻译相媲美。

但是，对篇章进行翻译时，大部分的做法都是将篇章拆成单句进行翻译，因此，同样的词在不同的句子中可能会产生不同的翻译，翻译的一致性受到影响。

发明内容

本公开提供一种篇章机器翻译方法及装置、存储介质。

根据本公开实施例的第一方面，提供一种篇章机器翻译方法，包括：

识别篇章内的实体词；

将所述实体词用占位符替换篇章内原始语句，得到包含所述占位符的替换语句，其中，不同所述实体词的占位符不同；

将所述替换语句和从所述原始语句抽取出的所述实体词分别输入到翻译模型，得到所述替换语句的第一翻译结果和所述实体词的第二翻译结果；

组合所述第一翻译结果和所述第二翻译结果，得到所述原始语句的翻译结果。

可选的，所述方法还包括：

将所述替换语句与所述第一翻译结果进行比较，确定所述第一翻译结果中缺失的占位符；

将所述替换语句和所述第一翻译结果输入到第一词对齐模型，获得所述缺失的占位符在所述第一翻译结果中的对应位置；其中，所述第一词对齐模型为翻译前语句中的词对应到翻译后语句中的词的对齐模型；

将所述缺失的占位符对应的实体词的第二翻译结果插入到所述第一翻译结果中的所述对应位置，更新所述第一翻译结果；

所述组合所述第一翻译结果和所述第二翻译结果，得到所述原始语句的翻译结果，包括：

组合更新后的所述第一翻译结果和所述第二翻译结果，得到所述原始语句的翻译结果。

可选的，所述方法还包括：

将用于训练的第一句子中的实体词，以及所述第一句子对应的翻译后的第二句子中的实体词，替换为相同的占位符；其中，所述第一句子或第二句子中的不同实体词的占位符不同，所述第一句子或第二句子中相同含义的所述实体词的占位符相同；

将所述第一句子以及用所述占位符替换后的第一句子输入到神经网络模型，根据用于表征训练标签的所述第二句子和用所述占位符替换后的第二句子对所述神经网络模型中的参数进行调整，获得所述翻译模型。

可选的，所述将用于训练的第一句子中的实体词，以及所述第一句子对应的翻译后的第二句子中的实体词，替换为相同的占位符，包括：

将所述第一句子，以及所述第二句子输入到第二词对齐模型，获得词对齐结果；其中，所述第二词对齐模型为翻译前语句中的词和翻译后语句中的词相互对齐的对齐模型；

若所述词对齐结果表征所述第一句子中的实体词与所述第二句子中的实体词相互对齐，则将所述第一句子中的实体词，以及所述第二句子中的实体词，替换为相同的所述占位符。