[发明专利]机器翻译的校准优化方法、装置与电子设备有效
| 申请号： | 201910066709.4 | 申请日： | 2019-01-24 |
| 公开（公告）号： | CN109670191B | 公开（公告）日： | 2023-03-07 |
| 发明（设计）人： | 张睦 | 申请（专利权）人： | 语联网（武汉）信息技术有限公司 |
| 主分类号： | G06F40/58 | 分类号： | G06F40/58;G06V30/418;G06V30/40;G06V30/19 |
| 代理公司： | 北京路浩知识产权代理有限公司 11002 | 代理人： | 王莹;吴欢燕 |
| 地址： | 430000 湖北省武汉市东湖开发区光谷软件*** | 国省代码： | 湖北;42 |
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| 摘要： | 本发明实施例提供一种机器翻译的校准优化方法、装置与电子设备，其中所述方法包括：基于目标文档的原文和机器译文，利用训练完成的多任务学习的神经网络模型，进行机器翻译质量评估，并对所述目标文档的所述机器译文进行自动后编辑；其中，所述训练完成的多任务学习的神经网络模型是事先利用一定量的训练样本，对基础多任务学习的神经网络模型进行迭代训练更新获取的，任一所述训练样本包括样本原文、样本机器译文、样本机器翻译质量标签和样本后编辑文。本发明实施例能够有效的将机器翻译自动质量评估和自动后编辑这两个相互独立又密切相关的任务进行紧密结合，从而能够更有效的提高后编辑效率及翻译质量。 | ||
| 搜索关键词： | 机器翻译 校准 优化 方法 装置 电子设备 | ||
【主权项】：
1.一种机器翻译的校准优化方法，其特征在于，包括：基于目标文档的原文和机器译文，利用训练完成的多任务学习的神经网络模型，进行机器翻译质量评估，并对所述目标文档的所述机器译文进行自动后编辑；其中，所述训练完成的多任务学习的神经网络模型是事先利用一定量的训练样本，对基础多任务学习的神经网络模型进行迭代训练更新获取的，任一所述训练样本包括样本原文、样本机器译文、样本机器翻译质量标签和样本后编辑文。
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