[发明专利]模型训练方法、装置、计算机可读存储介质和计算机设备在审
| 申请号： | 201910176207.7 | 申请日： | 2019-03-08 |
| 公开（公告）号： | CN110263350A | 公开（公告）日： | 2019-09-20 |
| 发明（设计）人： | 邵晨泽;张金超;孟凡东;周杰;冯洋 | 申请（专利权）人： | 腾讯科技（深圳）有限公司;中国科学院计算技术研究所 |
| 主分类号： | G06F17/28 | 分类号： | G06F17/28;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 广州华进联合专利商标代理有限公司 44224 | 代理人： | 李文渊;何平 |
| 地址： | 518000 广东省深圳*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本申请涉及一种模型训练方法、装置、计算机可读存储介质和计算机设备，所述方法包括：获取训练文本对；所述训练文本对包括相对应的源文本和期望文本；将所述源文本输入翻译模型，生成与所述源文本相对应的翻译文本；获取所述翻译模型的隐层所输出的隐层向量作为质量评估模型的训练样本；所述隐层向量融合了所述源文本和所述翻译文本；根据所述翻译文本与所述期望文本，确定所述训练样本相应的训练标签；通过所述训练样本和相应的训练标签训练所述质量评估模型。本申请提供的方案可以降低模型训练成本。 | ||
| 搜索关键词： | 源文本 模型训练 训练样本 隐层 翻译 计算机可读存储介质 质量评估模型 计算机设备 期望文本 训练文本 文本 向量 标签训练 输入翻译 申请 标签 输出 融合 | ||
【主权项】：
1.一种模型训练方法，包括：获取训练文本对；所述训练文本对包括相对应的源文本和期望文本；将所述源文本输入翻译模型，生成与所述源文本相对应的翻译文本；获取所述翻译模型的隐层所输出的隐层向量作为质量评估模型的训练样本；所述隐层向量融合了所述源文本和所述翻译文本；根据所述翻译文本与所述期望文本，确定所述训练样本相应的训练标签；通过所述训练样本和相应的训练标签训练所述质量评估模型。
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