[发明专利]一种基于多分支网络结构加速翻译模型训练速度的方法在审
| 申请号： | 202110637196.5 | 申请日： | 2021-06-08 |
| 公开（公告）号： | CN113392655A | 公开（公告）日： | 2021-09-14 |
| 发明（设计）人： | 杜权;刘兴宇;徐萍 | 申请（专利权）人： | 沈阳雅译网络技术有限公司 |
| 主分类号： | G06F40/58 | 分类号： | G06F40/58;G06F40/289;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 沈阳新科知识产权代理事务所(特殊普通合伙) 21117 | 代理人： | 李晓光 |
| 地址： | 110004 辽宁省沈阳市*** | 国省代码： | 辽宁;21 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于多分支网络结构加速翻译模型训练速度的方法，步骤为：清洗来自公开数据集的训练数据，去除数据中包含乱码的句子，分别对双语数据进行分词、去重和平行语料的长度比过滤，得到可靠的双语数据；修改开源的翻译模型结构，构建新的多分支翻译模型；使用与翻译模型不同的训练策略对多分支翻译模型进行训练；用户向模型输入源文，多分支翻译模型使用束搜索进行模型推断，生成用户输入源文的译文。本发明更加有效地学习语料知识，在能保证模型性能的条件下，具有更快的训练速度，一定程度上缓解了传统模型训练较慢的缺陷，将多分支网络结构成功地运用在了神经机器翻译中，完备了多分支网络在神经机器翻译中的应用。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 分支 网络 结构 加速 翻译 模型 训练 速度 方法 | ||
【主权项】：
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