[发明专利]一种机器翻译引擎的构建方法、装置和设备

权利要求书

1.一种机器翻译引擎的构建方法，包括：

基于双语句对样本对神经网络翻译模型的编码器和解码器进行训练得到基础翻译模型；

基于源端单语样本对语言模型进行训练得到源端语言模型，基于目标端单语样本对语言模型进行训练得到目标端语言模型；

将所述基础翻译模型的编码器与所述源端语言模型融合为所述机器翻译引擎的编码器，将所述基础翻译模型的解码器与所述目标端语言模型融合为所述机器翻译引擎的解码器。

2.根据权利要求1所述的方法，所述将所述基础翻译模型的编码器与所述源端语言模型融合为所述机器翻译引擎的编码器包括：

基于所述基础翻译模型的编码器与所述源端语言模型之间的具有相同功能的模型参数和模型节点进行所述融合。

3.根据权利要求1所述的方法，所述将所述基础翻译模型的解码器与所述目标端语言模型融合为所述机器翻译引擎的解码器包括：

基于所述基础翻译模型的解码器与所述目标端语言模型之间的具有相同功能的模型参数和模型节点进行所述融合。

4.一种机器翻译引擎的构建方法，包括：

基于双语句对样本对神经网络翻译模型的编码器和解码器进行训练得到基础翻译模型；

将所述基础翻译模型的编码器与语言模型融合为源端语言模型，将所述基础翻译模型的解码器与语言模型融合为目标端语言模型；

基于源端单语样本对所述源端语言模型进行训练得到所述机器翻译引擎的编码器，基于目标端单语样本对所述目标端语言模型进行训练得到所述机器翻译引擎的解码器。

5.根据权利要求4所述的方法，所述将所述基础翻译模型的编码器与语言模型融合为源端语言模型包括：

基于所述基础翻译模型的编码器与所述语言模型之间的具有相同功能的模型参数和模型节点进行所述融合。

6.根据权利要求4所述的方法，所述将所述基础翻译模型的解码器与语言模型融合为目标端语言模型包括：

基于所述基础翻译模型的解码器与所述语言模型之间的具有相同功能的模型参数和模型节点进行所述融合。

7.一种机器翻译引擎的构建方法，包括：

基于源端单语样本对语言模型进行训练得到源端语言模型，基于目标端单语样本对语言模型进行训练得到目标端语言模型；

将神经网络翻译模型的编码器与所述源端语言模型融合为基础翻译模型的编码器，将所述神经网络翻译模型的解码器与所述目标端语言模型融合为所述基础翻译模型的解码器；

基于双语句对样本对所述基础翻译模型的编码器和解码器进行训练得到所述机器翻译引擎的编码器和解码器。

8.根据权利要求7所述的方法，所述将神经网络翻译模型的编码器与所述源端语言模型融合为基础翻译模型的编码器包括：

基于所述基础翻译模型的编码器与所述源端语言模型之间的具有相同功能的模型参数和模型节点进行所述融合。

9.根据权利要求7所述的方法，所述将所述神经网络翻译模型的解码器与所述目标端语言模型融合为所述基础翻译模型的解码器包括：

基于所述基础翻译模型的解码器与所述目标端语言模型之间的具有相同功能的模型参数和模型节点进行所述融合。

10.一种机器翻译方法，包括：将源端语言的待翻译文本输入到由权利要求1～9中任一项所述构建方法所构建的机器翻译引擎中，得到目标端语言的翻译后文本。

11.一种病历翻译方法，包括：将源端语言的待翻译病历文本输入到由权利要求1～9中任一项所述构建方法所构建的机器翻译引擎中，得到目标端语言的翻译后病历文本。

12.一种交通信息翻译方法，包括：将源端语言的待翻译交通信息文本输入到由权利要求1～9中任一项所述构建方法所构建的机器翻译引擎中，得到目标端语言的翻译后交通信息文本。