申请/专利权人：平安科技(深圳)有限公司

申请日：2019-09-19

公开（公告）日：2024-03-22

公开（公告）号：CN110765785B

主分类号：G06F40/58

分类号：G06F40/58;G06F18/22;G06F18/241;G06N3/0464

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.03.22#授权;2021.10.15#实质审查的生效;2020.02.07#公开

摘要：本发明涉及人工智能技术领域，提供了一种基于神经网络的中英翻译方法、及其相关设备，所述基于神经网络的中英翻译方法包括：从预设待翻译库中获取待翻译的初始数据；将所述初始数据输入到预先训练好的中英文翻译模型中；通过所述嵌入单元对所述初始数据进行向量特征转换处理，得到初始向量；采用所述卷积单元对所述初始向量进行卷积计算，提取所述初始向量对应的初始特征数据；将所述初始特征数据导入到所述全连接单元中进行相似度计算，输出相似度最大的初始识别结果作为所述初始数据对应的翻译结果。本发明的技术方案实现提高用户根据中英文翻译模型获取翻译数据的准确性及效率。

主权项：1.一种基于神经网络的中英翻译方法，其特征在于，所述基于神经网络的中英翻译方法包括：从预设待翻译库中获取待翻译的初始数据；将所述初始数据输入到预先训练好的中英文翻译模型中，其中，所述中英文翻译模型包含嵌入单元、卷积单元和全连接单元；通过所述嵌入单元对所述初始数据进行向量特征转换处理，得到初始向量；采用所述卷积单元对所述初始向量进行卷积计算，提取所述初始向量对应的初始特征数据；将所述初始特征数据导入到所述全连接单元中进行相似度计算，输出相似度最大的初始识别结果作为所述初始数据对应的翻译结果；所述从预设待翻译库中获取待翻译的初始数据的步骤之前，所述中英翻译方法还包括：从预设数据库中获取翻译语料数据；对所述翻译语料数据进行padding插入处理，得到训练样本，其中，所述padding插入处理是指针对所述翻译语料数据中的每一组互译样本的中文文本或英文文本加入padding插入；所述翻译语料数据包含至少100组的互译文本，且每组所述互译文本包含中文文本和英文文本，所述对所述翻译语料数据进行padding插入处理，得到训练样本的步骤包括：对每组所述互译文本中的所述中文文本和所述英文文本均进行分词处理，得到中文分词和英文分词；根据每组所述互译文本中的所述中文分词和所述英文分词，执行第一轮padding插入处理，得到目标翻译语料数据，其中，所述目标翻译语料数据包含至少100组的目标互译文本，每组所述目标互译文本包含目标中文文本和目标英文文本，且所述目标中文文本包含词汇数量，所述目标英文文本包含目标单词数量；针对所述目标翻译语料数据中的每组所述目标互译文本，利用所述目标中文文本的词汇数量和所述目标英文文本的目标单词数量进行比较的方式，执行第二轮padding插入处理，得到所述训练样本。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 平安科技(深圳)有限公司 基于神经网络的中英翻译方法、及其相关设备

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