[发明专利]语句翻译的方法、翻译模型训练的方法、设备及存储介质有效
| 申请号： | 201810665697.2 | 申请日： | 2018-06-25 |
| 公开（公告）号： | CN108984535B | 公开（公告）日： | 2022-04-05 |
| 发明（设计）人： | 孟凡东;翟俊杰;杨月奎;王迪 | 申请（专利权）人： | 腾讯科技（深圳）有限公司 |
| 主分类号： | G06F40/58 | 分类号： | G06F40/58 |
| 代理公司： | 深圳市深佳知识产权代理事务所(普通合伙) 44285 | 代理人： | 王仲凯 |
| 地址： | 518057 广东省深圳*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本申请公开了一种语句翻译的方法，包括：获取用第一语言表示的源语句；基于键值网络模型对源语句进行翻译，以得到用第二语言表示的目标语句；其中，键值网络模型用于在对源语句进行编码后存储编码得到的编码向量，并在对编码向量进行循环解码时依据上一循环的解码结果确定本循环解码过程中每个编码向量的关注概率，其中，未被翻译的编码向量的关注概率大于已被翻译的编码向量的关注概率；输出用第二语言表示的目标语句。本申请技术方案由于在进行语句翻译时，在每个循环都会确定每个编码向量的关注概率，未被翻译的编码向量的关注概率大于已被翻译的编码向量的关注概率，从而可以避免漏翻译和重复翻译。 | ||
| 搜索关键词： | 语句 翻译 方法 模型 训练 设备 存储 介质 | ||
【主权项】：
1.一种语句翻译的方法，其特征在于，包括：获取用第一语言表示的源语句；基于键值网络模型对所述源语句进行翻译，以得到用第二语言表示的目标语句；其中，所述键值网络模型用于在对所述源语句进行编码后存储编码得到的编码向量，并在对所述编码向量进行循环解码时依据上一循环的解码结果确定本循环解码过程中每个编码向量的关注概率，其中，未被翻译的编码向量的关注概率大于已被翻译的编码向量的关注概率；输出所述用第二语言表示的所述目标语句。
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