[发明专利]一种基于随机残差算法的深层神经机器翻译系统有效
| 申请号： | 202010068168.1 | 申请日： | 2020-01-21 |
| 公开（公告）号： | CN111353315B | 公开（公告）日： | 2023-04-25 |
| 发明（设计）人： | 刘兴宇 | 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;G06N3/0455;G06N3/047;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： | 本发明公开一种基于随机残差算法的深层神经机器翻译系统，步骤为：采用基于自注意力机制的Transformer模型，构建深层神经机器翻译系统；对源语和目标语构成的双语平行句对进行分词，构建词表；在编码端，对源语言输入的信息逐层特征提取，每一子层按随机概率进行子层计算或者直接进入下一子层的计算；解码器端的每个解码层在接收到层输入后联合编码端的输出进行运算后传递给下一层进行信息的抽取；对解码端输出结果进行线性变换映射到目标端词表空间，计算损失实现模型训练；用训练好的模型进行翻译，对每个子层中的计算单元结果进行缩放。本发明方法随机跳过编码层中的子层操作，降低了模型产生过拟合现象的风险，增强了模型的性能。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 随机 算法 深层 神经 机器翻译 系统 | ||
【主权项】：
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