[发明专利]一种面向神经机器翻译的数据选择及训练方法在审
| 申请号： | 202110868021.5 | 申请日： | 2021-07-30 |
| 公开（公告）号： | CN113505571A | 公开（公告）日： | 2021-10-15 |
| 发明（设计）人： | 刘兴宇;姜炎宏;杨木润 | 申请（专利权）人： | 沈阳雅译网络技术有限公司 |
| 主分类号： | G06F40/126 | 分类号： | G06F40/126;G06F40/194;G06F40/279;G06F40/58;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： | 本发明公开一种面向神经机器翻译的数据选择及训练方法，步骤为：构建单语语料库；对单语语料进行清洗过滤、分词、子词切分预处理，作为训练数据；使用训练数据通过语言模型微调预训练模型；将两种语言的单语数据输入编码，比较编码的两种单语的向量相似度，将相似度最高的两句并入伪双语数据中，构建伪平行语料；使用预训练模型的分词和子词切分方法处理伪平行语料，使用预训练模型初始化神经机器翻译框架的编码器参数；使用处理后的伪平行语料对神经机器翻译模型进行预训练；使用真正的双语数据微调神经机器翻译模型。本发明解决了低资源语言双语数据不足的问题，将预训练模型应用于神经机器翻译模型中，加快模型的收敛速度，提高模型的鲁棒性。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 面向 神经 机器翻译 数据 选择 训练 方法 | ||
【主权项】：
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