[发明专利]一种基于离散型变量的神经机器翻译解码加速方法有效
| 申请号： | 202010068156.9 | 申请日： | 2020-01-21 |
| 公开（公告）号： | CN111382576B | 公开（公告）日： | 2023-05-12 |
| 发明（设计）人： | 杜权 | 申请（专利权）人： | 沈阳雅译网络技术有限公司 |
| 主分类号： | G06F40/42 | 分类号： | G06F40/42;G06F40/58;G06N3/0455 |
| 代理公司： | 沈阳新科知识产权代理事务所(特殊普通合伙) 21117 | 代理人： | 李晓光 |
| 地址： | 110004 辽宁省沈阳市*** | 国省代码： | 辽宁;21 |
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| 摘要： | 本发明公开一种基于离散型变量的神经机器翻译解码加速方法，步骤为：构建训练平行语料及基于注意力机制的神经机器翻译模型，以训练收敛后的模型参数，作为基线系统；在基线系统中通过量化方法得到每个张量的缩放因子(scale)，并为整个模型初始化一个统一的缩放因子(base_scale)；对神经机器翻译模型；在进行加法运算之前，对来自不同操作的各自缩放因子，求得一个公共缩放因子，保证参数的量级一致；对神经机器翻译模型的输出进行反量化，将模型输出结果送到归一化函数中，并得到最终的翻译结果。本发明利用定点数的运算复杂度低这种天然的优势，在快速推理的最新实现基础上，模型性能没有下降的前提下，提升实时相应速度。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 离散 变量 神经 机器翻译 解码 加速 方法 | ||
【主权项】：
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