[发明专利]一种基于混合粒度的句子级机器翻译质量估计模型训练方法有效
| 申请号： | 201910754140.0 | 申请日： | 2019-08-15 |
| 公开（公告）号： | CN110472253B | 公开（公告）日： | 2022-10-25 |
| 发明（设计）人： | 杨沐昀;吴焕钦;赵铁军;王佳麒;朱聪慧;曹海龙;徐冰 | 申请（专利权）人： | 哈尔滨工业大学 |
| 主分类号： | G06F40/58 | 分类号： | G06F40/58;G06F40/51 |
| 代理公司： | 哈尔滨市阳光惠远知识产权代理有限公司 23211 | 代理人： | 刘景祥 |
| 地址： | 150001 黑龙*** | 国省代码： | 黑龙江;23 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于混合粒度的句子级机器翻译质量估计模型训练方法，所述训练方法包括以下步骤：步骤一：对机器译文进行词语级翻译质量标注；步骤二：对源文和机器译文进行基于深度学习方法的翻译质量特征抽取；步骤三：进行混合粒度的句子级翻译质量估计模型的训练，通过训练目标计算误差，再通过梯度反向传播更新模型的参数。本发明提出了一种基于混合粒度的句子级机器翻译质量估计模型训练方法，该方法相对于传统方法的优势主要在于：经过基于混合粒度的模型训练之后，与单一粒度下的训练相比，引入词语级上的翻译质量信息能取得较好的提升。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 混合 粒度 句子 机器翻译 质量 估计 模型 训练 方法 | ||
【主权项】：
1.一种基于混合粒度的句子级机器翻译质量估计模型训练方法，其特征在于，所述训练方法包括以下步骤：/n步骤一：对机器译文进行词语级翻译质量标注；/n步骤二：对源文和机器译文进行基于深度学习方法的翻译质量特征抽取；/n步骤三：进行混合粒度的句子级翻译质量估计模型的训练，基于混合粒度的句子级机器翻译质量估计的训练目标为：/nJmulti＝λ*Jsent+(1-λ)*Jword/n其中，Jmulti为整体误差，Jsent为句子级误差；Jword为词语级误差；λ作为引入额外语言粒度信息的权重因子，是模型训练过程中的一个超参数，表示引入额外语言粒度信息所占的比重，/n通过上述训练目标计算误差，再通过梯度反向传播更新模型的参数。/n
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