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[发明专利]同声传译装置以及计算机程序-CN202180093511.0在审
发明人：王晓林;内山将夫 -专利权人：国立研究开发法人情报通信研究机构
申请日： 2021-12-27 - 公布日： 2023-10-24 - 主分类号： G06F40/44 文献下载
摘要：同声传译系统(150)包含：将输入单词串编码成中间语言表达的编码器(200)；检测单词串中的语块的末端的语块末检测装置(170)；将到由语块末检测装置(170)检测到的语块末构成的部分单词串输入到编码器(200)的单词矢量读出部(172)；以来自编码器(200)的中间语言表达为输入并输出针对部分单词串的翻译单词串的解码器(202)以及译词搜索部(204)；和存储解码器(202)以及译词搜索部(204)输出的翻译单词串的译词串存储部(178)，解码器(202)以及译词搜索部(204)以编码器输出的中间语言表达为输入，将存储于译词串存储部(178)的翻译单词串设为既定，搜索后续的翻译单词串，由此，逐次输出针对部分单词串的给定语言的翻译单词串。
同声传译装置以及计算机程序

[发明专利]翻译方法及电子设备-CN202210243383.X在审
发明人：李世尧;张穗云;刘畅 -专利权人：华为技术有限公司
申请日： 2022-03-11 - 公布日： 2023-09-19 - 主分类号： G06F40/44 文献下载
摘要：本申请提供一种翻译方法及电子设备，涉及终端技术领域，能够解决现有的机器翻译方法不能满足不同场景的翻译需求，翻译效果较差，准确率较低的问题。方法包括：电子设备获取待翻译的第一文本的第一概率分布，第一文本的语言为第一语种，第一文本中包括至少一个词语，第一概率分布用于指示至少一个词语中每个词语对应的候选译文的概率。电子设备获取目标语料库，目标语料库中包括多个由第一语种表示的文本以及对应的第二语种表示的文本组成的语句对。电子设备根据第一概率分布以及目标语料库确定第一文本的第二概率分布，根据第二概率分布确定第一文本对应的第二文本，第二文本的语言为第二语种。
翻译方法电子设备

[发明专利]具有针对带噪标签的噪声鲁棒损失的实例自适应训练-CN202280008838.8在审
发明人：金立峰;宋林峰;许坤;俞栋 -专利权人：腾讯美国有限责任公司
申请日： 2022-08-25 - 公布日： 2023-09-12 - 主分类号： G06F40/44 文献下载
摘要：本申请包括一种方法和装置，所述装置包括用于使用具有噪声鲁棒损失的神经网络的联合训练方法的计算机代码。所述联合训练方法包括使用输入编码器，将带噪数据集的输入标记编码为输入矢量；使用分类器模型，基于所述输入矢量预测标签；使用标签质量预测器模型，基于所述输入矢量和所述标签计算β值，其中所述β值对于每个训练实例是实例特定的；以及基于所述β值和熵值，使用第一修正的损失函数对多于一个模型进行联合训练。
具有针对标签噪声损失实例自适应训练

[发明专利]一种机器翻译模型的训练方法及装置-CN201711445673.8有效
发明人：施亮亮;王宇光;姜里羊;阳家俊;李响;卫林钰;陈伟 -专利权人：北京搜狗科技发展有限公司
申请日： 2017-12-27 - 公布日： 2023-08-08 - 主分类号： G06F40/44 文献下载
摘要：本发明公开了一种机器翻译模型的训练方法，包括：获取第一双语句对；按照一预设概率，删除所述第一双语句对中的标点符号，获得第二双语句对；利用所述第二双语句对进行机器翻译模型的训练。本发明实现了降低机器翻译模型对标点符号的过学习，提高翻译准确率的技术效果。同时，本发明还公开了一种机器翻译模型的训练装置。
一种机器翻译模型训练方法装置

[发明专利]语音识别结果的确定方法及装置、存储介质及电子装置-CN202110129021.3有效
发明人：张卓博;苏腾荣;赵培;孙雨新 -专利权人：青岛海尔科技有限公司;海尔智家股份有限公司
申请日： 2021-01-29 - 公布日： 2023-07-21 - 主分类号： G06F40/44 文献下载
摘要：本发明提供了一种语音识别结果的确定方法及装置、存储介质及电子装置，其中，上述语音识别结果的确定方法包括：将待识别的语音指令转换为第一文本信息，并将所述第一文本信息转换为第一音素串信息；将所述第一音素串信息输入到编码解码模型中，得到对第二文本信息，其中，所述编码解码模型保存有字或词的时序关系，所述时序关系用于指示所述字后接的出现概率最大的字或词语，以及所述词语后接的出现概率最大的字或词语；确定所述第一文本信息的第一置信度和所述第二文本信息的第二置信度，将所述第一置信度和所述第二置信度中高置信度所对应的文本信息作为所述语音指令的语音识别结果。
语音识别结果确定方法装置存储介质电子

[发明专利]文本数据的分析方法、模型训练方法、装置及计算机设备-CN202210074604.5有效
发明人：姜鹏;高鹏;谯轶轩 -专利权人：平安科技（深圳）有限公司
申请日： 2022-01-21 - 公布日： 2023-07-18 - 主分类号： G06F40/44 文献下载
摘要：本申请公开了一种文本数据的分析方法、模型训练方法、装置及计算机设备，该分析方法获取待处理的文本数据和文本数据对应的第一情感标签；文本数据中包括多个单词；将文本数据和第一情感标签输入至文本分析模型，通过文本分析模型提取文本数据中的情感特征语句，得到第一输出概率和第二输出概率；第一输出概率用于表征文本数据中的各个单词为情感特征语句的起始单词的预测概率，第二输出概率用于表征文本数据中的各个单词为情感特征语句的终止单词的预测概率；根据第一输出概率和第二输出概率，从文本数据中确定情感特征语句。该分析方法能够从文本数据中提取出情感特征语句，且提取效率和准确度较高。本申请可广泛应用于人工智能技术领域内。
文本数据分析方法模型训练装置计算机设备

[发明专利]一种文本翻译方法及装置-CN201811393972.6有效
发明人：王亚楠;刘俊华;孟廷;王建社;方昕;柳林;魏思;胡国平 -专利权人：科大讯飞股份有限公司
申请日： 2018-11-21 - 公布日： 2023-05-30 - 主分类号： G06F40/44 文献下载
摘要：本申请公开了一种文本翻译方法及装置，该方法包括：首先，利用预先构建的文本翻译模型对源文本进行翻译，其中，文本翻译模型包括对应于通用领域的一个翻译子模型以及对应于不同特定领域的不同翻译子模型，各个翻译子模型的部分参数共享，然后，可以获取到各个翻译子模型进行翻译后输出的各个目标文本，接着，可以从各个目标文本中选择出源文本的最终翻译文本，可见，本申请在对源文本进行翻译时，通过部分参数共享的各个不同领域的翻译子模型和通用领域的翻译子模型进行翻译，再从所有得到的翻译后的文本中选出最终的翻译文本，不仅能够缩小模型的大小，还能够兼顾通用领域以及其他特定领域的翻译质量，从而可以提高对源文本的翻译质量。
一种文本翻译方法装置

[发明专利]信息处理方法、装置和电子设备-CN202110866775.7有效
发明人：曹军;蒋庆男;赵程绮;王明轩;李磊;王晓晖 -专利权人：北京有竹居网络技术有限公司
申请日： 2021-07-29 - 公布日： 2023-05-26 - 主分类号： G06F40/44 文献下载
摘要：本公开实施例公开了信息处理方法、装置和电子设备。该方法包括：获取将使用源语言表达的待翻译信息输入到预训练的第一翻译模型得到的第一隐状态向量，和所述第一隐状态向量被预测为预设词汇表中各词的第一概率分布；从目标语言的向量索引库中，获取与所述第一隐状态向量满足预设条件的至少一个目标索引项，所述目标索引项包括第二隐状态向量；确定所述第二隐状态向量的第二概率分布；融合所述第一概率分布和所述第二概率分布，得到融合概率分布；利用所述融合概率分布确定翻译结果。实现了实时构建数据索引，基于近邻检索，对神经机器翻译模型的解码过程进行干预，可以提升机器翻译模型的领域表现。
信息处理方法装置电子设备

[发明专利]基于字频词频的字符分组方法、存储介质及电子设备-CN202211416941.4有效
发明人：田辉;朱鹏远;鲁国峰;郭玉刚;张志翔 -专利权人：合肥高维数据技术有限公司
申请日： 2022-11-14 - 公布日： 2023-05-05 - 主分类号： G06F40/44 文献下载
摘要：本发明特别涉及一种基于字频词频的字符分组方法、存储介质及电子设备，其中该字符分组方法包括如下步骤：遍历语料库，计算待分组的N个字符的概率及其所组成的各词语概率；根据字符概率和词语概率计算状态转移矩阵；对状态转移矩阵进行归一化得到归一化的状态转移矩阵；逐一遍历字符，计算待分配字符c分配到所有分组的权重并将字符c添加到权重最大的组，该权重和随机二元字符包含组别数的期望值正相关，以此类推直到所有字符完成分组。通过权重计算公式，让经常出现在一起的两个字符分在不同组时的权重增大，再通过选择权重最大的组来让一起出现的字符尽量不同组，实现了字符的合理分组，该分组方式对每组中字符个数不做限制，从而更加合理。
基于字频词频字符分组方法存储介质电子设备

[发明专利]一种基于可随机访问的点互信息的词表示学习方法-CN202211623207.5在审
发明人：陈怡疆;林海;苏畅 -专利权人：厦门大学
申请日： 2022-12-16 - 公布日： 2023-04-11 - 主分类号： G06F40/44 文献下载
摘要：一种基于可随机访问的点互信息的词表示学习方法，涉及自然语言处理。A.准备大规模无标注文本语料库；B.扫描所述语料库并统计词对得到词共现矩阵；C.用基于GloVe模型的大规模矩阵随机访问方法实现对词共现矩阵的随机访问，得到该矩阵的元素的近似值；D.用随机访问得到的词共现矩阵的元素的近似值计算点互信息；E.基于点互信息计算注意力权重，将注意力权重应用于Skip‑gram或GloVe模型词表示学习得到目标词表示。提出点互信息注意力权重算子，提出适合Skip‑gram和GloVe模型的注意力机制，针对计算点互信息时使用的共现矩阵过大无法完整载入内存，提出随机访问方法。获得更高质量的词表示。
一种基于随机访问互信词表学习方法

[发明专利]词对齐模型训练、文本处理的方法、系统、设备和介质-CN202011374919.9有效
发明人：鲍开放;俞谦;李健 -专利权人：上海携旅信息技术有限公司
申请日： 2020-11-30 - 公布日： 2023-04-07 - 主分类号： G06F40/44 文献下载
摘要：本发明公开了一种词对齐模型训练、文本处理的方法、系统、设备和介质，词对齐模型的训练方法包括：获取样本双语语料；基于所述样本双语语料训练得到分词模型；将所述样本双语语料输入至所述分词模型以获取分词结果；获取所述分词结果对应的词对齐结果；基于所述分词结果训练得到翻译模型，其中，所述翻译模型用于输出与所述分词结果对应的注意力矩阵；基于所述词对齐结果和所述注意力矩阵训练得到词对齐模型。本发明通过与双语语料对应的词对齐结果和翻译模型对应的注意力矩阵训练得到词对齐模型，优化了词对齐模型，提高了词对齐模型的精度，优化了占位符的映射准确性，提高了实体词翻译准确性，提高了文本整体的翻译准确性。
对齐模型训练文本处理方法系统设备介质

[发明专利]文本翻译方法、装置、设备及存储介质-CN202111068501.X在审
发明人：刘宜进;孟凡东 -专利权人：腾讯科技（深圳）有限公司
申请日： 2021-09-13 - 公布日： 2023-03-17 - 主分类号： G06F40/44 文献下载
摘要：本申请公开了一种文本翻译方法、装置、设备及存储介质。所述方法包括：获取候选的a个翻译模型针对目标领域的待翻译文本分别生成的模型译文；基于a个翻译模型分别对应的模型译文，获取a个翻译模型分别对应的准确度参数和区别度参数；其中，对于a个翻译模型中的目标翻译模型，目标翻译模型的准确度参数用于表征目标翻译模型的翻译准确度，目标翻译模型的区别度参数用于表征目标翻译模型与其它翻译模型之间的区别度；基于a个翻译模型分别对应的准确度参数和区别度参数，从a个翻译模型中选取b个翻译模型，所述b个翻译模型用于所述目标领域的文本翻译。本申请能够提高选择的翻译模型的多样性，提高了模型集成后生成的译文结果的准确度。
文本翻译方法装置设备存储介质

[发明专利]翻译方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质-CN202010450957.1有效
发明人：冉邱;林衍凯;李鹏;周杰 -专利权人：腾讯科技（深圳）有限公司
申请日： 2020-05-25 - 公布日： 2023-01-13 - 主分类号： G06F40/44 文献下载
摘要：本发明提供了一种翻译方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质，该方法包括：获取待翻译句子；基于预设数量，对所述待翻译句子进行划分，得到所述预设数量的子句；对各所述子句分别进行翻译，得到各所述子句对应的翻译结果；对各所述子句对应的翻译结果进行融合，得到所述待翻译句子对应的目标翻译句子。在该方案中，由于，各子句包括待翻译句子中的至少两个词，在对各子句分别进行翻译时，即可以并行对待翻译句子中的至少两个词进行翻译，而不是对待翻译句子一个词一个词的进行翻译，从而在得到翻译句子对应的目标翻译句子的过程中，可以加快翻译速度。
翻译方法装置电子设备计算机可读存储介质

[发明专利]一种窗口级别的混合专家模型及其生成方法-CN202210929376.5在审
发明人：张婷;曾致远;熊德意;程国艮 -专利权人：中译语通科技股份有限公司
申请日： 2022-08-03 - 公布日： 2022-11-08 - 主分类号： G06F40/44 文献下载
摘要：本发明公开一种窗口级别的混合专家模型及其生成方法，其中，窗口级别的混合专家模型的生成方法包括：根据预定语句划分规则，将输入的语句划分为一个或多个窗口，其中，窗口的数量小于语句中词的数量；通过路由算法选择窗口对应的专家模型，将窗口发送至专家模型进行翻译。本发明的技术方案能解决现有技术中混合专家模型的训练不稳定，训练效果反复振荡的问题。
一种窗口级别混合专家模型及其生成方法

[发明专利]一种翻译模型训练方法、信息翻译方法及相关设备-CN202210887732.1在审
发明人：阿敏巴雅尔;胡博杰 -专利权人：腾讯科技（深圳）有限公司
申请日： 2022-07-26 - 公布日： 2022-10-21 - 主分类号： G06F40/44 文献下载
摘要：本申请公开了一种翻译模型训练方法、信息翻译方法及相关设备，该翻译模型训练方法，包括：获取训练数据集合；对待翻译信息进行预处理，得到预处理后的待翻译信息；获取第二语种词表；构建预设机器学习模型；将预处理后的待翻译信息输入编码模块，得到待翻译特征信息；将待翻译特征信息和译文信息输入解码模块，得到第一目标词概率分布；基于每个目标词的第一概率值和译文信息，确定翻译损失值；基于第一目标词概率分布中目标关键词的第一概率值和目标关键词标签值，确定关键词损失值；基于翻译损失值和关键词损失值，对预设机器学习模型进行更新训练，得到翻译模型。如此，可以提高翻译模型对于待翻译信息中关键词的翻译能力。
一种翻译模型训练方法信息相关设备

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