[发明专利]用于小型移动设备的深层神经机器翻译模型的压缩方法有效
| 申请号： | 202011212808.8 | 申请日： | 2020-11-03 |
| 公开（公告）号： | CN112257469B | 公开（公告）日： | 2023-08-15 |
| 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： | G06F40/58 | 分类号： | G06F40/58;G06N3/0495;G06N3/082 |
| 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： | 本发明公开一种用于小型移动设备的深层神经机器翻译模型的压缩方法，步骤为：构建双语平行句对并转换为句子序列作为模型的输入；构建基于深层Transformer模型；使用构造的双语平行句对训练引入分组扰动策略的深层Transformer模型至收敛，作为教师模型；对教师模型进行采样，重组构建一个新的浅层Transformer模型作为压缩之后的中间子模型；使用教师模型对双语平行训练数据中的源语进行解码翻译，得到知识精炼数据；使用知识精炼数据微调从教师模型中采样得到的子模型至模型收敛作为最终结果用于小型移动设备。本发明方法进一步提高子模型的性能，在几乎不损失性能的情况下将编码端层数压缩至教师模型的1/8。 | ||
| 搜索关键词： | 用于 小型 移动 设备 深层 神经 机器翻译 模型 压缩 方法 | ||
【主权项】：
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