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[发明专利]翻译模型的训练方法、装置、设备、介质及程序产品-CN202310622868.4在审
发明人：王星;郭政晟;何志威;焦文祥;涂兆鹏;王瑞;陈科海;张民 -专利权人：腾讯科技（深圳）有限公司
申请日： 2023-05-29 - 公布日： 2023-10-27 - 主分类号： G06F40/58 文献下载
摘要：本申请公开了一种翻译模型的训练方法、装置、设备、介质及程序产品，涉及翻译领域。该方法包括：通过候选翻译模型提取样本手语文本对应的中间视频特征表示，并对中间视频特征表示进行文本预测，得到第一手语文本；提取样本手语视频对应的中间文本特征表示，并对中间文本特征表示进行视频预测，得到第一手语视频；基于第一手语文本与样本手语文本之间的第一差异，以及第一手语视频与样本手语视频之间的第二差异，对候选翻译模型进行训练，得到第一翻译模型。采用无监督的训练方法，不需要对模型的训练数据(即样本手语文本和样本手语视频)进行人工标签标注，降低了对于训练数据的获取成本，提高了对翻译模型的训练效率。
翻译模型训练方法装置设备介质程序产品

[发明专利]机器翻译模型的训练方法、装置、介质及产品-CN202310021217.X在审
发明人：王星;何志威;涂兆鹏;王瑞;史树明 -专利权人：腾讯科技（深圳）有限公司
申请日： 2023-01-06 - 公布日： 2023-10-27 - 主分类号： G06F40/58 文献下载
摘要：本申请公开了一种机器翻译模型的训练方法、装置、介质及产品，涉及人工智能领域。该方法包括：获取第一内容集和第二内容集；从所述第一内容集中获取第一样本语句，以及，从所述第二内容集中获取语义匹配的第二样本语句；通过候选机器翻译模型对所述第一样本语句和所述第二样本语句向目标自然语言进行翻译，得到第一翻译数据和第二翻译数据；通过降低所述第一翻译数据和所述第二翻译数据之间的差异对所述候选机器翻译模型进行训练。针对低资源语料通过高资源预料的翻译预测过程进行蒸馏训练，在无需增加低资源语料数量的基础上，能够提高低资源语料的翻译准确率，提高了机器翻译模型的训练效率以及训练准确。
机器翻译模型训练方法装置介质产品

[发明专利]文本翻译方法、装置、计算机设备、存储介质及程序产品-CN202310361505.X在审
发明人：王龙跃;王志豪;涂兆鹏 -专利权人：腾讯科技（深圳）有限公司
申请日： 2023-03-31 - 公布日： 2023-10-27 - 主分类号： G06F40/58 文献下载
摘要：本申请公开了一种文本翻译方法、装置、计算机设备、存储介质及程序产品，涉及机器翻译技术领域。该方法包括：通过翻译模型中的编码器对源语言文本进行特征编码，得到源语言文本的文本语义特征和字符数量信息，字符数量信息用于指示源语言文本中每个字符与预测翻译文本中字符之间的数量对应关系；按照字符数量信息对源语言文本中的各个字符进行字符复制操作，生成源语言字符序列；通过翻译模型中的解码器对文本语义特征和源语言字符序列进行特征解码，得到源语言文本的预测翻译文本，解码器的解码器层数小于编码器的编码器层数。该文本翻译方法可以提高翻译模型的翻译速率。
文本翻译方法装置计算机设备存储介质程序产品

[发明专利]信息确定方法、装置、计算机设备及存储介质-CN202010827968.7有效
发明人： 涂兆鹏;王博远 -专利权人：腾讯科技（深圳）有限公司
申请日： 2020-08-17 - 公布日： 2023-09-19 - 主分类号： G06F40/58 文献下载
摘要：本申请公开了一种信息确定方法、装置、计算机设备及存储介质，属于机器学习技术领域。方法包括：调用基准翻译模型和基准翻译模型对应的多个变形模型，分别对测试文本进行机器翻译；基于基准翻译模型的翻译结果和测试文本对应的翻译文本，获取基准翻译模型的翻译质量参数；基于多个变形模型的翻译结果和测试文本对应的翻译文本，获取多个变形模型的翻译质量参数；根据基准翻译模型的翻译质量参数、多个变形模型的翻译质量参数以及各个变形模型相对于基准翻译模型发生变化的模型结构参数，确定不同模型结构参数的影响力信息。本申请能够准确的确定不同模型结构参数对翻译模型的翻译质量的影响力信息，从而提高文本翻译的准确性。
信息确定方法装置计算机设备存储介质

[发明专利]模型训练方法、机器翻译方法以及相关装置和设备-CN201811436794.0有效
发明人： 涂兆鹏;李建;王星;王龙跃 -专利权人：腾讯科技（深圳）有限公司
申请日： 2018-11-28 - 公布日： 2023-08-04 - 主分类号： G06F40/58 文献下载
摘要：本申请实施例公开了一种神经网络模型训练方法、装置、设备以及介质，该方法包括：获取包括有训练样本及其对应的标准标签向量的训练样本集；将训练样本输入包括多个注意力网络的神经网络模型；通过神经网络模型对多个注意力网络各自的输出向量进行非线性变换，得到多个注意力网络对应的特征融合向量；获取神经网络模型根据特征融合向量输出预测标签向量，根据预测标签向量与标准标签向量的对比结果，对神经网络模型的模型参数进行调整，直到满足收敛条件，得到目标神经网络模型。采用非线性变换的方式融合各个注意力网络的输出向量，使得各个注意力网络的输出向量充分交互，生成更有信息量的特征融合特征向量，保证最终的输出表示效果更好。
模型训练方法机器翻译以及相关装置设备

[发明专利]神经网络训练方法、装置、计算机设备和存储介质-CN201811032787.4有效
发明人： 涂兆鹏;李建;杨宝嵩;张潼 -专利权人：腾讯科技（深圳）有限公司
申请日： 2018-09-05 - 公布日： 2023-07-25 - 主分类号： G06N3/045 文献下载
摘要：本申请涉及一种神经网络训练方法、装置、计算机可读存储介质和计算机设备，该方法包括：获取训练样本集，训练样本集中的各个训练样本存在对应的标准标签；将训练样本集中的训练样本输入神经网络模型中，神经网络模型包括多个注意力网络，多个注意力网络分别将训练样本映射到多个不同的子空间，各个子空间包括对应的请求向量序列、键向量序列和值向量序列；神经网络模型计算各个子空间之间的空间差异度；根据神经网络模型的输出和各个训练样本对应的标准标签计算输出相似度；根据空间差异度和输出相似度对神经网络模型的模型参数进行调整，直至满足收敛条件，得到目标神经网络模型。本申请提供的方案能够提高神经网络模型的输出结果的准确性。
神经网络训练方法装置计算机设备存储介质

[发明专利]机器翻译方法及装置-CN201710386617.5有效
发明人： 涂兆鹏;刘晓华;李航 -专利权人：华为技术有限公司
申请日： 2017-05-26 - 公布日： 2023-07-18 - 主分类号： G06F40/58 文献下载
摘要：本公开提供了一种机器翻译方法及装置，属于通信网络技术领域。所述方法包括：获取待翻译的源文档，所述源文档包括源语种的至少一个字符；分别通过多个机器翻译装置，将所述源文档转换为多个目标文档，其中，一个机器翻译装置用于将所述源文档翻译为一个目标文档，所述目标文档包括目标语种的至少一个字符，所述源语种和所述目标语种不同；分别确定每个目标文档的每个预设特征的特征值；根据所述每个目标文档的每个预设特征的特征值，确定所述每个目标文档的推荐度；根据所述每个目标文档的推荐度，输出推荐度最高的目标文档。本公开由于通过多个机器翻译装置翻译目标文档，根据每个目标文档的推荐度，输出目标文档，从而提高了机器翻译的准确性。
机器翻译方法装置

[发明专利]基于神经网络的信息处理方法及装置、介质和电子设备-CN201910822852.1有效
发明人：王星;郝杰;涂兆鹏;史树明 -专利权人：腾讯科技（深圳）有限公司
申请日： 2019-09-02 - 公布日： 2023-06-13 - 主分类号： G06F40/284 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于神经网络的信息处理方法、基于神经网络的信息处理装置、计算机可读介质和电子设备，涉及人工智能技术领域。该信息处理方法包括：获取与输入信息对应的目标信息序列，并基于目标信息序列确定出短语级表示序列；其中，短语级表示序列中包括多个短语元素；对短语级表示序列进行线性变换，得到与短语级表示序列对应的请求向量序列、键向量序列和值向量序列；计算请求向量序列与键向量序列之间的逻辑相似度，并对逻辑相似度进行非线性变换，得到与各短语元素对应的注意力权重分布；基于注意力权重分布和值向量序列，确定输入信息对应的第一网络表示序列。本发明可以提高自关注神经网络的性能。
基于神经网络信息处理方法装置介质电子设备

[发明专利]翻译模型训练的方法、语句翻译的方法、设备及存储介质-CN201810445783.2有效
发明人：程勇;涂兆鹏;孟凡东;翟俊杰;刘洋 -专利权人：腾讯科技（深圳）有限公司
申请日： 2018-05-10 - 公布日： 2023-05-30 - 主分类号： G06F40/58 文献下载
摘要：本申请公开了一种翻译模型训练的方法，包括：获取训练样本集合，训练样本集合中包括多个训练样本；确定训练样本集合中每个训练样本各自对应的扰动样本集合，扰动样本集合包括至少一个扰动样本，扰动样本与对应训练样本的语义相似度高于第一预设值；使用多个训练样本和每个训练样本各自对应的扰动样本集合训练初始翻译模型，以得到目标翻译模型。本申请实施例提供的方案在模型训练是引入了扰动样本，所以可以提高机器翻译的鲁棒性，以及翻译质量。
翻译模型训练方法语句设备存储介质

[发明专利]一种机器翻译方法、装置、服务器及存储介质-CN201810018885.6有效
发明人： 涂兆鹏;王龙跃;史树明;张潼 -专利权人：深圳市腾讯计算机系统有限公司
申请日： 2018-01-09 - 公布日： 2023-05-23 - 主分类号： G06F40/58 文献下载
摘要：本发明实施例提供一种机器翻译方法、装置、服务器及存储介质，该方法包括：获取初始源语言；将所述初始源语言输入预训练的目标翻译模型，其中，所述目标翻译模型至少包括重构层；通过所述重构层对所述初始源语言的源端向量表示序列和/或对应的目标端向量表示序列进行重构，获得补全省略代词的源语言；输出补全省略代词的源语言的翻译结果。本发明实施例可在翻译结果中准确的进行省略代词的翻译，提升翻译结果的准确性。
一种机器翻译方法装置服务器存储介质

[发明专利]一种序列模型的处理方法和装置-CN201811458681.0有效
发明人： 涂兆鹏;郝杰;王星;王龙跃 -专利权人：腾讯科技（深圳）有限公司
申请日： 2018-11-30 - 公布日： 2023-05-23 - 主分类号： G06N3/0455 文献下载
摘要：本发明实施例公开了一种序列模型的处理方法和装置，用于提高序列模型的任务执行效果。该方法包括：从源端数据库中获取到源端序列，并将源端序列输入到序列模型的编码端，编码端包括：自关注编码器和时序编码器；通过时序编码器对源端序列进行编码处理从而得到第一编码结果，第一编码结果包括：使用源端序列进行时序建模得到的时序信息；以及通过自关注编码器对源端序列进行编码处理从而得到第二编码结果；从目标端数据库中获取到目标端序列，并将目标端序列、第一编码结果和第二编码结果输入到序列模型的解码端；通过解码端对目标端序列、第一编码结果和第二编码结果进行解码处理，并输出解码处理后得到的解码结果。
一种序列模型处理方法装置

[发明专利]一种基于输入特征重要性的模型解释方法及装置-CN201910740463.4有效
发明人： 涂兆鹏;何世林;王星;王龙跃;史树明 -专利权人：腾讯科技（深圳）有限公司
申请日： 2019-08-12 - 公布日： 2023-05-02 - 主分类号： G06N3/02 文献下载
摘要：本发明提供一种基于输入特征重要性的模型解释方法及装置，在获取输入数据对应的各个输入特征后，调用预设神经网络模型，获取预设神经网络模型输出的各个预测结果；在预设神经网络模型输出各个预测结果时，计算各个输入特征的参与度，基于各个输入特征的参与度，得到各个输入特征对于预设神经网络模型的重要度，基于各个输入特征对于预设神经网络模型的重要度，对预设神经网络模型进行解释，从而能够通过各个输入特征对于预设神经网络模型的重要度进行模型解释，以通过输入特征对于预设神经网络模型的重要度有效解释预设神经网络模型。
一种基于输入特征重要性模型解释方法装置

[发明专利]神经网络的网络表示生成方法、装置、存储介质和设备-CN201811027795.X有效
发明人： 涂兆鹏;杨宝嵩;张潼 -专利权人：腾讯科技（深圳）有限公司
申请日： 2018-09-04 - 公布日： 2023-03-31 - 主分类号： G06N3/0464 文献下载
摘要：本申请涉及一种神经网络的网络表示生成方法、装置、存储介质和设备，方法包括：获取与输入序列对应的源端向量表示序列；对源端向量表示序列进行线性变换，分别得到与源端向量表示序列对应的请求向量序列、键向量序列和值向量序列；计算请求向量序列与键向量序列之间的逻辑相似度；根据请求向量序列构建局部强化矩阵；基于逻辑相似度和局部强化矩阵进行非线性变换，得到与各元素对应的局部强化的注意力权重分布；按照注意力权重分布，对值向量序列中的值向量进行融合，得到输入序列对应的网络表示序列。本申请提供的方案生成的网络表示序列不仅能强化局部信息，又能保留输入序列中长距离元素之间的联系。
神经网络网络表示生成方法装置存储介质设备

[发明专利]一种文本翻译的方法以及相关装置-CN202010165878.6有效
发明人： 涂兆鹏;耿昕伟;王龙跃;王星 -专利权人：腾讯科技（深圳）有限公司
申请日： 2018-11-28 - 公布日： 2023-03-10 - 主分类号： G06F40/58 文献下载
摘要：本发明公开了一种文本翻译的方法，该方法应用于人工智能领域，该方法包括：获取待翻译文本序列；对待翻译文本序列进行编码处理，得到第一隐含状态序列；获取第一状态向量；根据第一状态向量以及第一隐含状态序列，生成第二隐含状态序列；根据第二隐含状态序列以及第一状态向量，生成当前词语所对应的上下文向量；根据上下文向量、第一状态向量以及第一目标词，确定第二目标词。本发明还公开了一种文本翻译装置。本发明实施例在对源语言文本所对应的待翻译文本序列进行编码的过程中，引入了解码得到的上下文向量，由此增强对待翻译文本序列的表示，从而提升翻译质量。
一种文本翻译方法以及相关装置

[发明专利]一种基于人工智能的编码器构建方法及相关设备-CN201910699876.2有效
发明人：王星;涂兆鹏;郝杰;史树明 -专利权人：腾讯科技（深圳）有限公司
申请日： 2019-07-29 - 公布日： 2022-12-09 - 主分类号： G06F40/58 文献下载
摘要：本发明实施例公开了一种基于人工智能的编码器构建方法及相关设备，包括：首先建立第一神经网络和自关注网络，其中，第一神经网络主要用于建模编码器输入序列的层次结构、以及自关注网络主要用于建模所述编码器输入序列的依存关系；接着在第一神经网络中加入神经元排列的归纳偏置，得到第二神经网络；然后将第二神经网络和自关注网络进行融合，得到编码器，其中，网络融合的方式可以为短路径连接或全连接。本发明所提供编码器的构建方法属于人工智能领域中的机器翻译技术。采用本发明实施例，可以增强编码器的层次结构建模能力，提高编码器的输出的表示能力，从而提高机器翻译的准确性。
一种基于人工智能编码器构建方法相关设备

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