[发明专利]基于Transformer模型的数据增强维汉机器翻译系统训练方法和装置

摘要

本发明公开了基于Transformer模型的数据增强维汉机器翻译系统训练方法和装置，Transformer模型由编码器和解码器两个部分组成，其中，模型的左半边部分是编码器端，由6个相同的层叠加组成，每一层由两个子层组成。右半部分是解码器端，同解码器由6个相同的层叠加组成，每一层由三个子层组成。大大改善了神经机器翻译模型在资源匮乏情况下翻译性能不好的问题，提高模型泛化能力。实验结果表明，用17万对维汉平行语料来伪造数据并进行训练翻译模型，最后所取得的翻译质量得到了一定的提升。