申请/专利权人：中国科学技术大学;科大讯飞股份有限公司

申请日：2021-10-26

公开（公告）日：2024-04-12

公开（公告）号：CN114201975B

主分类号：G06F40/44

分类号：G06F40/44;G06F40/58

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.04.12#授权;2023.05.26#专利申请权的转移;2022.04.05#实质审查的生效;2022.03.18#公开

摘要：本发明实施例提供一种翻译模型训练方法和翻译方法及其装置。其中，模型训练方法包括：分别将平行双语句对中的源语言语句和加噪的源语言语句输入翻译模型，得到第一预测目标语言语句和第二预测目标语言语句，并分别获取翻译模型的第一预测概率分布、第二预测概率分布和或各隐藏层输出的第一特征向量、第二特征向量；基于第一预测目标语言语句与平行双语句对中的目标语言语句、第二预测目标语言语句与加噪的源语言语句对应的目标语言语句、第一特征向量与第二特征向量和或第一预测概率分布与第二预测概率分布，确定翻译模型的当前训练损失，调整翻译模型的参数。本发明实施例可以提升翻译模型的鲁棒性，并且训练方法简单，模型训练稳定。

主权项：1.一种翻译模型训练方法，其特征在于，包括：将平行双语句对中的源语言语句输入翻译模型，得到所述翻译模型输出的第一预测目标语言语句，并获取所述翻译模型的第一预测概率分布和或所述翻译模型各隐藏层输出的第一特征向量；将加噪的源语言语句输入所述翻译模型，得到所述翻译模型输出的第二预测目标语言语句，并获取所述翻译模型的第二预测概率分布和或所述翻译模型各隐藏层输出的第二特征向量；其中，所述加噪的源语言语句是基于对所述源语言语句进行数据增强得到；基于所述第一预测目标语言语句与所述平行双语句对中的目标语言语句、所述第二预测目标语言语句与所述加噪的源语言语句对应的平行双语句对中的目标语言语句，以及所述第一特征向量与所述第二特征向量和或所述第一预测概率分布与所述第二预测概率分布，确定所述翻译模型的当前训练损失；基于所确定的当前训练损失，调整所述翻译模型的参数。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 中国科学技术大学;科大讯飞股份有限公司 翻译模型训练方法和翻译方法及其装置

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