[发明专利]一种基于预训练的多模态机器翻译方法在审
| 申请号： | 202210347414.6 | 申请日： | 2022-04-01 |
| 公开（公告）号： | CN114742075A | 公开（公告）日： | 2022-07-12 |
| 发明（设计）人： | 刘兴宇;张秋林 | 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;G06K9/62 |
| 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： | 本发明提供一种基于预训练的多模态机器翻译方法，步骤为：处理多模态机器翻译数据集Multi30k，包含文本描述和图像两部分输入；构建Vision Transformer模型，处理图片输入，得到图片编码表示；继承Huggingface的预训练参数，构建基于Transformer结构的mBart模型；mBart模型的文本编码模块处理文本输入，得到文本编码表示；设计提示模板，连接图片编码表示和文本编码表示，送入mBart模型的编码器模块；固定mBart模型的预训练参数，将KL散度引入损失函数计算，进行模型的微调。本发明通过继承大规模文本预训练模型的参数，微调图像编码表示模块，有效地将大规模文本预训练知识应用到多模态机器翻译，提升多模态机器翻译的性能，为后续其他多模态任务的研究提供思路。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 训练 多模态 机器翻译 方法 | ||
【主权项】：
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