[发明专利]基于多模态机器学习的翻译方法、装置、设备及存储介质在审
| 申请号： | 202010432597.2 | 申请日： | 2020-05-20 |
| 公开（公告）号： | CN111597830A | 公开（公告）日： | 2020-08-28 |
| 发明（设计）人： | 孟凡东;尹永竞;苏劲松;周杰 | 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;G06N20/00 |
| 代理公司： | 北京三高永信知识产权代理有限责任公司 11138 | 代理人： | 张所明 |
| 地址： | 518057 广东省深圳*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本申请公开了一种基于多模态机器学习的翻译方法、装置、设备及存储介质，涉及人工智能技术领域。该方法通过多模态图表示层对n个模态的源语言进行语义关联，构建语义关联图，在语义关联图中采用第一连接边连接同一模态的语义节点、且采用第二连接边连接不同模态的语义节点，以语义关联图充分的表示出多个模态的源语言之间的语义关联，继而通过多模态融合编码器对语义关联图中的特征向量进行充分的语义融合，得到编码后的编码特征向量，进而在对编码特征向量进行解码处理后得到更准确的目标语句，该目标语句与多模态的源语言综合表达的内容、情感以及语言环境等更贴近。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 多模态 机器 学习 翻译 方法 装置 设备 存储 介质 | ||
【主权项】：
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