[发明专利]一种翻译模型训练方法及装置在审
| 申请号： | 201810936280.5 | 申请日： | 2018-08-16 |
| 公开（公告）号： | CN109271644A | 公开（公告）日： | 2019-01-25 |
| 发明（设计）人： | 王峰 | 申请（专利权）人： | 北京紫冬认知科技有限公司 |
| 主分类号： | G06F17/28 | 分类号： | G06F17/28;G06F17/27 |
| 代理公司： | 北京华夏泰和知识产权代理有限公司 11662 | 代理人： | 陈英 |
| 地址： | 100190 北京市海*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明实施例提供一种翻译模型训练方法及装置，通过大规模源语言端单语语料和目标语言端单语语料对翻译模型进行训练，通过上述训练后的翻译模型可以同时进行从源语言端到目标语言端和从目标语言端到源语言端的双向翻译，且具有如下优势：能够在无平行语料的情况下获得较高的翻译性能。因此，该方法可以大大减小神经翻译模型对平行语料的依赖，大大降低了人工标注语料的成本和时间。 | ||
| 搜索关键词： | 翻译 目标语言 源语言 语料 模型训练 平行 人工标注 双向翻译 减小 神经 | ||
【主权项】：
1.一种翻译模型训练方法，其特征在于，包括：获取大规模的源语言端单语语料和目标语言端单语语料；训练所述源语言端单语语料和目标语言端单语语料，得到源语言端词向量和目标语言端词向量；将所述源语言端词向量和目标语言端词向量映射到同一个向量空间，得到对齐的源语言端词向量和目标语言端词向量；利用对齐的源语言端词向量和目标语言端词向量初始化预先构建的翻译模型；在所述源语言端单语语料和目标语言端单语语料中加入可控的随机噪声；利用带噪声的所述源语言端单语语料和目标语言端单语语料，对初始化后的翻译模型进行迭代训练。
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