[发明专利]基于词向量替换数据增强的机器翻译模型训练方法、装置、电子设备及存储介质在审
| 申请号： | 202110271844.X | 申请日： | 2021-03-13 |
| 公开（公告）号： | CN112926344A | 公开（公告）日： | 2021-06-08 |
| 发明（设计）人： | 杨雅婷;陈玺;董瑞;马博;王磊;周喜 | 申请（专利权）人： | 中国科学院新疆理化技术研究所 |
| 主分类号： | G06F40/58 | 分类号： | G06F40/58;G06F40/211;G06F40/216;G06F40/284;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 乌鲁木齐中科新兴专利事务所(普通合伙) 65106 | 代理人： | 张莉 |
| 地址： | 830011 新疆维吾尔*** | 国省代码： | 新疆;65 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于词向量替换数据增强的机器翻译模型训练方法、装置、电子设备及存储介质，具体实现方案为：获取训练样本数据集；对所述的样本数据集进行预处理。针对已有的源语言或目标语言语料，分别训练基于Transformer结构的正向语言模型和逆向语言模型；通过正向语言模型、逆向语言模型来获得句子中任意位置的词在整个词表上的概率分布；根据概率分布以及整个词表的词向量来确定最终词向量，利用最终词向量替换该位置的单词；利用替换后的双语平行语料训练神经机器翻译模型，得到翻译的结果；同时可以将单语数据融入本方法以得到更好的翻译效果。实验结果表明，本发明所述的方法可以显著提高机器翻译模型的翻译质量。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 向量 替换 数据 增强 机器翻译 模型 训练 方法 装置 电子设备 存储 介质 | ||
【主权项】：
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