[发明专利]一种基于提示的机器翻译方法

权利要求书

1.一种基于提示的机器翻译方法，其特征在于，包括如下步骤：

获取待翻译文本x，识别得到待翻译文本中包括的名词集合S_word；

获得所述名词集合S_word中所有名词对应的名词译文，组成译文集合S_word-trans；

待翻译文本x、名词集合S_word和名词译文集合S_word-trans通过数据构建，得到翻译模型的输入文本x_input及翻译模型的调节矩阵M；其中，所述输入文本包括提示，所述提示为名词译文集合S_word-trans中的所有译文；

使用翻译模型对x_input进行翻译，使用调节矩阵M调节模型的注意力计算，最终输出译文。

2.根据权利要求1的方法，其特征在于，所述数据构建，包括如下步骤：

对所述待翻译文本进行数据清洗，得到清洗后的文本x₀；

所述文本x₀其后依次拼接名词译文集合S_word-trans中的所有译文，得到翻译模型的输入文本x_input；

构建所述输入文本x_input的对应位置关系的列表List_index，根据所述列表List_index确定构建调节矩阵中元素的取值M_ij，起始和终止行列插入特殊符号，得到所述调节矩阵M。

3.根据权利要求1或2的方法，所述翻译模型，通过如下步骤训练得到：

获取所需翻译的两个语种的平行语料数据，得到数据集D；

识别所述数据集D中的原文和译文，得到原文名词集合S_word和译文名词集合S_word-trans；

通过数据构建得到D中所有数据的训练样本X_input和所有数据对应的调节矩阵M_train，其中，X_input＝[x₁,x₂,…,x_g]，M_train＝[M₁,M₂,…,M_g]，单条训练样本x_i(i∈[1,2,…,g])是增加译文提示后文本x_input和目标译文x_gold的文本对，g为数据条数；

将X_input划分为训练集D_train、验证集D_valid、测试集D_test，所述调节矩阵M_train导入所述翻译模型，用D_train训练模型，每轮训练结束用D_valid进行验证，取验证结果最好的一轮模型作为最终模型。

4.根据权利要求2的方法，其特征在于，构建所述文本的对应位置关系的列表List_index，包括如下步骤：

将所述翻译模型的输入文本x_input中每一对名词和名词译文在x_input中的位置用一对元组表示；

每个名词-译文位置元组对组成一个子列表；

将所有名词-译文位置元组对所在的子列表连接起来，构成所述文本的对应位置关系的列表List_index。