[发明专利]基于预训练双语词向量的神经机器翻译方法在审
| 申请号： | 202110566113.8 | 申请日： | 2021-05-24 |
| 公开（公告）号： | CN113297841A | 公开（公告）日： | 2021-08-24 |
| 发明（设计）人： | 朱聪慧;赵铁军;刘哲宁;曹海龙;杨沐昀;徐冰 | 申请（专利权）人： | 哈尔滨工业大学 |
| 主分类号： | G06F40/216 | 分类号： | G06F40/216;G06F40/284;G06F40/58;G06N3/04;G06N3/08 |
| 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预训练双语词向量的神经机器翻译方法，将标注对齐的平行语料进行“源语言‑目标语言”拼接作为XLM模型的输入进行预训练；训练：取预训练得到的双语词向量矩阵初始化翻译模型；将源语言输入编码器，将源语言编码的向量表示及对应目标语言输入解码器输出预测序列，将其与相应的目标序列进行对比并计算损失值，输入优化器对翻译模型参数进行优化；预测：在某个时间步里，将源语言输入优化的编码器，编码器输出相应向量表示，将该向量表示以及上一时间步翻译的目标语言词输入解码器，解码器输出该时间步的目标词，将不同时间步翻译的目标词按时间顺序进行拼接，得到源语言翻译的结果。该方法提高了低资源语种的机器翻译效果。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 训练 双语 向量 神经 机器翻译 方法 | ||
【主权项】：
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