[发明专利]基于领域特定子层隐变量的多领域自适应神经机器翻译方法在审
| 申请号： | 202210823703.9 | 申请日： | 2022-07-14 |
| 公开（公告）号： | CN115204196A | 公开（公告）日： | 2022-10-18 |
| 发明（设计）人： | 余正涛;文永华;黄双宏;徐金磊 | 申请（专利权）人： | 昆明理工大学 |
| 主分类号： | G06F40/58 | 分类号： | G06F40/58;G06F40/289;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 昆明隆合知识产权代理事务所(普通合伙) 53220 | 代理人： | 何娇 |
| 地址： | 650500 云南*** | 国省代码： | 云南;53 |
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| 摘要： | 本发明提出基于领域特定子层隐变量的多领域自适应神经机器翻译方法。领域适应可以有效解决特定领域翻译性能差的问题，现有方法通常依靠混合多个领域数据来获得单个通用的多领域神经机器翻译模型。然而，大规模通用领域数据与多个特定领域数据的混合会造成最终模型灾难性遗忘、域间参数干扰的问题，从而导致性能下降以及通用领域模型容量不足的矛盾。因此本发明使用Gumbel‑Softmax重新参数化技巧同时学习模型参数和隐变量，获得的模型能学习特定领域的知识，并通过隐变量共享通用领域知识。实验结果表明，在多领域神经机器翻译中，本发明在英德和中英多领域神经机器翻译中比基线模型分别平均提高了3.2和1.68BLEU值。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 领域 定子 变量 自适应 神经 机器翻译 方法 | ||
【主权项】：
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