[发明专利]多向循环神经网络机器翻译模型训练方法与装置在审
| 申请号： | 202110422247.2 | 申请日： | 2021-04-20 |
| 公开（公告）号： | CN113051940A | 公开（公告）日： | 2021-06-29 |
| 发明（设计）人： | 艾山·吾买尔;宜年;早克热·卡德尔;张大任;韩越;刘婉月;买合木提·买买提;吐尔根·依布拉音;汪烈军;刘胜全 | 申请（专利权）人： | 新疆大学 |
| 主分类号： | G06F40/58 | 分类号： | G06F40/58;G06F40/53;G06F40/289;G06N3/04 |
| 代理公司： | 北京汇捷知识产权代理事务所(普通合伙) 11531 | 代理人： | 盛君梅 |
| 地址： | 830046 新疆维*** | 国省代码： | 新疆;65 |
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| 摘要： | |||
| 搜索关键词： | 多向 循环 神经网络 机器翻译 模型 训练 方法 装置 | ||
【权利要求书】：
1.一种多向循环神经网络机器翻译模型训练方法与装置，其特征在于：所述多向循环神经网络机器翻译模型包括初始翻译、循环源端翻译和循环目标端翻译三部分组成，在训练时，利用平行数据的特点，在训练阶段通过翻译模型重新生成源端句子序列和目标端句子序列并通过计算重构生成的句子序列的损失来优化初始翻译模型的部分参数来提升初始翻译模型中的性能，针对不同重构得到的句子序列的上下文向量与初始翻译模型输出的源端句子上下文向量或者目标端句子上下文向量计算相似度，该多向循环神经网络机器翻译模型训练方法包括如下步骤：
(1)对平行数据进行预处理：分词、bpe切分；
(2)利用处理好的数据对本发明提出的模型进行训练；
(3)对于需要翻译的源端文本进行处理后，输入到翻译模型中可以得到翻译的结果。
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