[发明专利]基于数据增强训练的多特征融合神经机器翻译检错方法在审
| 申请号： | 202110378632.1 | 申请日： | 2021-04-08 |
| 公开（公告）号： | CN112926345A | 公开（公告）日： | 2021-06-08 |
| 发明（设计）人： | 陈贝多;黄青青;杜俊 | 申请（专利权）人： | 中国科学技术大学 |
| 主分类号： | G06F40/58 | 分类号： | G06F40/58;G06K9/62 |
| 代理公司： | 北京凯特来知识产权代理有限公司 11260 | 代理人： | 郑立明;韩珂 |
| 地址： | 230026 安*** | 国省代码： | 安徽;34 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于数据增强训练的多特征融合神经机器翻译检错方法，针对真实错误句对进行人工分类和归纳，通过数据增强的方法，伪造大量数据，增强机器翻译检错模型效果和鲁棒性，并且在模型输入中加入源文译文长度比值信息、译文语言模型PPL分数特征信息，从而进一步提升检错模型分类准确率，基于该检错方案，检测结果可以用于后续纠错，也可用于错误提示，提供翻译用户体验；还可以用于机器翻译效果的评价指标。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 数据 增强 训练 特征 融合 神经 机器翻译 检错 方法 | ||
【主权项】：
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