[发明专利]一种基于任务层面课程式学习的非自回归机器翻译模型的训练方法和训练系统有效
| 申请号： | 202010386920.7 | 申请日： | 2020-05-09 |
| 公开（公告）号： | CN111581988B | 公开（公告）日： | 2022-04-29 |
| 发明（设计）人： | 赵洲;路伊琳;刘静林 | 申请（专利权）人： | 浙江大学 |
| 主分类号： | G06F40/58 | 分类号： | G06F40/58;G06N20/00 |
| 代理公司： | 杭州求是专利事务所有限公司 33200 | 代理人： | 郑海峰 |
| 地址： | 310058 浙江*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于任务层面课程式学习的非自回归机器翻译模型的训练方法和训练系统，属于非自回归机器翻译领域。本发明中，首先建立基于Transformer的机器翻译模型，将所述Transformer模型解码器中的多头自注意力机制替换为causal‑k自注意力机制，获得TCL‑NAT模型，然后通过调整causal‑k自注意力机制中的参数k，将训练过程依次划分为AT训练阶段(k＝1)，SAT训练阶段(1kN)和NAT训练阶段(k＝N)，并在SAT训练阶段引入任务窗口的概念，在同一阶段同时训练多个并行度不同的任务，从而使模型能够平稳地从一个训练阶段过渡到另一个训练阶段，有效提高了非自回归机器翻译模型的准确率。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 任务 层面 课程 学习 回归 机器翻译 模型 训练 方法 系统 | ||
【主权项】：
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