[发明专利]基于渐进式对比学习的多模态机器翻译模型的训练方法

摘要

本申请提出了一种基于渐进式对比学习的多模态机器翻译模型的训练方法，包括首先，获取源端句子和对应图像；接着，根据源端句子和对应图像进行多模态图的构建，其中，多模态图包括节点集合和节点集合中各个节点之间的边构成的边集合；最后，建立多模态机器翻译模型，并根据多模态图对多模态机器翻译模型进行对比学习训练，其中，在训练过程中，先采用随机负样本进行训练，并根据当前训练步数和训练总步数逐步提高难负样本的数量，直至训练完成；由此，通过在训练过程中逐渐增加难负样本的数量，从而使得多模态机器翻译模型得以在更平滑的学习过程中区分不同类型的样本，提高训练效果。