[发明专利]文本翻译方法及装置有效
| 申请号： | 201711488585.6 | 申请日： | 2017-12-29 |
| 公开（公告）号： | CN108228576B | 公开（公告）日： | 2021-07-02 |
| 发明（设计）人： | 黄宜鑫;孟廷;刘俊华;魏思;胡国平 | 申请（专利权）人： | 科大讯飞股份有限公司 |
| 主分类号： | G06F40/58 | 分类号： | G06F40/58;G06F16/35 |
| 代理公司： | 北京路浩知识产权代理有限公司 11002 | 代理人： | 苗青盛;马英迪 |
| 地址： | 230088 安徽省*** | 国省代码： | 安徽;34 |
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| 摘要： | 本发明实施例提供一种文本翻译方法及装置，属于语言处理技术领域。该方法包括：基于源文本的特征向量及每种聚类类别对应的聚类中心特征向量，确定源文本所属的聚类类别；将源文本所属的聚类类别进行向量化，得到源文本对应的聚类类别向量，将源文本中分词的词向量与源文本对应的聚类类别向量进行整合，将整合结果输入至翻译模型，输出至少一个候选目标文本及每个候选目标文本对应的翻译分值；基于每个候选目标文本的翻译分值，从所有候选目标文本中选取一个候选目标文本作为源文本的翻译结果。由于在翻译过程中可结合源文本的整体语义及其它翻译隐藏参考要素对源文本进行翻译。因此，提高了翻译模型的领域鲁棒性及翻译准确度。 | ||
| 搜索关键词： | 文本 翻译 方法 装置 | ||
【主权项】：
1.一种文本翻译方法，其特征在于，包括：基于源文本的特征向量及每种聚类类别对应的聚类中心特征向量，确定所述源文本所属的聚类类别；其中，每种聚类类别对应一个聚类中心特征向量，每种聚类类别及每种聚类类别对应的聚类中心特征向量是对训练源文本的特征向量进行聚类后所确定的；将所述源文本所属的聚类类别进行向量化，得到所述源文本对应的聚类类别向量，将所述源文本中分词的词向量与所述源文本对应的聚类类别向量进行整合，将整合结果输入至翻译模型，输出至少一个候选目标文本及每个候选目标文本对应的翻译分值；基于每个候选目标文本的翻译分值，从所有候选目标文本中选取一个候选目标文本作为所述源文本的翻译结果。
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