[发明专利]用于生成同语言平行文本的方法和装置有效
| 申请号： | 201710464118.3 | 申请日： | 2017-06-19 |
| 公开（公告）号： | CN107273503B | 公开（公告）日： | 2020-07-10 |
| 发明（设计）人： | 李朋凯;何径舟;付志宏;信贤卫 | 申请（专利权）人： | 北京百度网讯科技有限公司 |
| 主分类号： | G06F16/332 | 分类号： | G06F16/332;G06F40/289;G06F40/247;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京英赛嘉华知识产权代理有限责任公司 11204 | 代理人： | 王达佐;马晓亚 |
| 地址： | 100085 北京市*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本申请公开了用于生成同语言平行文本的方法和装置。该方法的一具体实施方式包括：获取源切分词序列和预先训练的词向量表；根据词向量表，确定与源切分词序列对应的源词向量序列；将源词向量序列导入预先训练的第一循环神经网络模型，生成用于表征源切分词序列的语义的预设维数的中间向量；将中间向量导入预先训练的第二循环神经网络模型，生成与中间向量对应的目标词向量序列；根据词向量表，确定与目标词向量序列对应的目标切分词序列，并将目标切分词序列确定为与源切分词序列对应的同语言平行文本。该实施方式降低了生成同语言平行文本的算法复杂性，减少了所需存储空间。 | ||
| 搜索关键词： | 用于 生成 语言 平行 文本 方法 装置 | ||
【主权项】：
一种用于生成同语言平行文本的方法，其特征在于，所述方法包括：获取源切分词序列和预先训练的词向量表，其中，所述词向量表用于表征词与词向量之间的对应关系；根据所述词向量表，确定与所述源切分词序列对应的源词向量序列；将所述源词向量序列导入预先训练的第一循环神经网络模型，生成用于表征所述源切分词序列的语义的预设维数的中间向量，其中，所述第一循环神经网络模型用于表征词向量序列与所述预设维数的向量之间的对应关系；将所述中间向量导入预先训练的第二循环神经网络模型，生成与所述中间向量对应的目标词向量序列，其中，所述第二循环神经网络模型用于表征所述预设维数的向量与词向量序列之间的对应关系；根据所述词向量表，确定与所述目标词向量序列对应的目标切分词序列，并将所述目标切分词序列确定为与所述源切分词序列对应的同语言平行文本。
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