[发明专利]翻译方法、模型训练方法、装置、终端和存储介质

说明书

本公开提供了一种翻译方法、模型训练方法、装置、终端和存储介质，包括将第m个前缀源句和第m‑1个前缀源句对应的第m‑1个目标译句输入至所述翻译模型中，得到所述第m个前缀源句对应的第m个目标译句；其中，所述第m个前缀源句为所述完整源句中所述首个待译词至第k个待译词连接成的句子，所述k为大于或等于2正整数，且所述第m个前缀源句包含的所述待译词数量大于所述第m‑1个所述前缀源句包含的所述待译词数量，并小于第m+1个前缀源句包含的所述待译词数量；所述m为不小于2的正整数。本公开实施例的翻译方法能够提高翻译稳定性。

技术领域

本公开涉及人工智能技术领域，尤其涉及一种翻译方法、模型训练方法、装置、终端和存储介质。

背景技术

一般地，机器同传指利用语音识别技术将说话者的内容实时转化为文本，然后利用机器翻译，将该文本翻译为目标语言，最后在屏幕上显示文字译文或者通过语音合成将结果播放出来，以语音译文的形式呈现。机器同传一个重要的方面就是要保证翻译的同步，这里的同步指输入的同时翻译结果也基本同步输出。为了保证翻译的同步，说话者在a时刻说出一定数量的待译词后，机器翻译出对应的译文A。然而，常见的情况是，说话者在a时刻说出的多个待译词并不是完整语句，可能在接下来的b时刻才会继续输出完整语句剩下的待译词，而b时刻机器翻译在翻译完整语句时，经常对已输出的译文A进行修改，导致翻译稳定性降低，影响使用体验。如果完整语句不是分两次说完，而是分三次甚至更多次说完，每次翻译都有可能会修改之前已经翻译的译文，进一步影响使用体验。

发明内容

本公开提供一种翻译方法、模型训练方法、装置、终端和存储介质。

根据本公开第一方面实施例，提供了一种翻译方法，所述方法包括：

将按时间顺序接收的第m个前缀源句和第m-1个前缀源句对应的第m-1个目标译句输入至所述翻译模型中，得到所述第m个前缀源句对应的第m个目标译句；其中，所述第m个前缀源句为完整源句中首个待译词至第k个待译词连接成的句子，所述k为大于或等于2的正整数，且所述第m个前缀源句包含的所述待译词数量大于所述第m-1个所述前缀源句包含的所述待译词数量，并小于第m+1个前缀源句包含的所述待译词数量；所述m为不小于2的正整数。

在一些实施例中，所述方法还包括：

将按时间顺序接收的首个前缀源句和预设译句输入至训练后的翻译模型中，得到所述首个前缀源句对应的首个目标译句；其中，所述首个前缀源句为所述完整源句中首个待译词至第q个待译词连接成的句子，所述q为小于所述k的正整数。

在一些实施例中，所述将第m个前缀源句和第m-1个前缀源句对应的第m-1个目标译句输入至所述翻译模型中，得到所述第m个前缀源句对应的第m个目标译句，包括：

拼接所述第m个前缀源句中的待译词和所述第m-1个目标译句中的目标译词，得到第m个拼接向量；

将所述第m个拼接向量输入至所述翻译模型的编码模块中，得到第一向量；

关联所述第一向量中待译词向量和目标译词向量，得到第二向量；其中，所述待译词向量为所述第m个前缀源句中待译词对应的词向量，所述目标译词向量为所述第m-1个目标译句中目标译词对应的词向量；

将所述第二向量输入至所述翻译模型的解码器中，得到所述第m个目标译句。

在一些实施例中，所述关联所述第一向量中待译词向量和目标译词向量，得到第二向量，包括：

通过所述翻译模型的注意力模块，分别为所述第一向量的待译词向量及目标译词向量分配注意力概率；

将所述待译词向量和分配的注意力概率进行加权求和，及所述目标译词向量和分配的注意力概率加权求和，得到所述第二向量。

根据本公开第二方面实施例，提供了一种模型训练方法，所述方法包括：