[发明专利]翻译模型训练的方法、语句翻译的方法、设备及存储介质有效
| 申请号： | 201810445783.2 | 申请日： | 2018-05-10 |
| 公开（公告）号： | CN110472251B | 公开（公告）日： | 2023-05-30 |
| 发明（设计）人： | 程勇;涂兆鹏;孟凡东;翟俊杰;刘洋 | 申请（专利权）人： | 腾讯科技（深圳）有限公司 |
| 主分类号： | G06F40/58 | 分类号： | G06F40/58;G06F40/30 |
| 代理公司： | 深圳市深佳知识产权代理事务所(普通合伙) 44285 | 代理人： | 王仲凯 |
| 地址： | 518057 广东省深圳*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本申请公开了一种翻译模型训练的方法，包括：获取训练样本集合，训练样本集合中包括多个训练样本；确定训练样本集合中每个训练样本各自对应的扰动样本集合，扰动样本集合包括至少一个扰动样本，扰动样本与对应训练样本的语义相似度高于第一预设值；使用多个训练样本和每个训练样本各自对应的扰动样本集合训练初始翻译模型，以得到目标翻译模型。本申请实施例提供的方案在模型训练是引入了扰动样本，所以可以提高机器翻译的鲁棒性，以及翻译质量。 | ||
| 搜索关键词： | 翻译 模型 训练 方法 语句 设备 存储 介质 | ||
【主权项】：
1.一种翻译模型训练的方法，其特征在于，包括：/n获取训练样本集合，所述训练样本集合中包括多个训练样本；/n确定所述训练样本集合中每个训练样本各自对应的扰动样本集合，所述扰动样本集合包括至少一个扰动样本，所述扰动样本与对应训练样本的语义相似度高于第一预设值；/n使用所述多个训练样本和所述每个训练样本各自对应的扰动样本集合训练初始翻译模型，以得到目标翻译模型。/n
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