[发明专利]一种面向神经机器翻译的编码器-解码器框架预训练方法有效
| 申请号： | 202010068166.2 | 申请日： | 2020-01-21 |
| 公开（公告）号： | CN111382580B | 公开（公告）日： | 2023-04-18 |
| 发明（设计）人： | 杜权 | 申请（专利权）人： | 沈阳雅译网络技术有限公司 |
| 主分类号： | G06F40/58 | 分类号： | G06F40/58;G06F40/56;G06F40/279;G06F40/205;G06N3/0455;G06N3/08 |
| 代理公司： | 沈阳新科知识产权代理事务所(特殊普通合伙) 21117 | 代理人： | 李晓光 |
| 地址： | 110004 辽宁省沈阳市*** | 国省代码： | 辽宁;21 |
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| 摘要： | 本发明一种面向神经机器翻译的编码器‑解码器框架预训练方法，步骤为：构建海量的多语言文档级单语语料，在每个句子前面加入一个特殊的标识符表示该句的语言种类；对句对进行处理，得到训练数据；对不同语言的单语数据进行训练，得到收敛后的预训练模型参数；构建平行语料，使用预训练模型参数初始化神经机器翻译模型的参数；初始化后的神经机器翻译模型通过平行语料对模型参数进行微调，完成训练过程；在解码阶段，使用训练完成的神经机器翻译模型的编码器对源语句子进行编码，解码器解码生成目标语言句子。本发明使模型具备语言建模能力和语言生成能力，将预训练模型应用于神经机器翻译模型中，并且可以加快模型的收敛速度，提高模型的鲁棒性。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 面向 神经 机器翻译 编码器 解码器 框架 训练 方法 | ||
【主权项】：
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