[發明專利]信息轉換方法、裝置、存儲介質和電子裝置

有效

• 申請號: 201810159460.7
• 申請日: 2018-02-26
• 公開（公告）號: CN108388549B
• 公開（公告）日: 2021-02-19
• 發明（設計）人: 王明軒;謝軍;姚健;黃江泉
• 申請（專利權）人: 騰訊科技（深圳）有限公司
• 主分類號: G06F40/12
• 分類號: G06F40/12
• 代理公司: 深圳市深佳知識產權代理事務所(普通合伙) 44285
• 代理人: 王仲凱

1.一種信息轉換方法，其特征在于，包括：

利用神經網絡的編碼器對源信息進行編碼得到第一編碼，其中，所述第一編碼為第一向量；

獲取預先設置的多個非連續信息，利用所述神經網絡的所述編碼器對預先設置的多個非連續信息進行編碼得到多個連續向量，其中，所述多個非連續信息為所述源信息與轉換結果的映射關系，用于使得轉換得到的信息更符合所述源信息的語境和語義，以及一個非連續信息用于表示一個短語中包括具有關聯的至少兩個不連續的部分；

根據用于表示所述源信息的所述第一向量、用于表示譯出信息的第二向量和用于表示第一非連續信息的第三向量確定多個所述非連續信息中第一非連續信息的權重值，具體包括：

采用以下公式獲取每個非連續信息的權重值a_t：

a_t＝S(Uh_t+Ws_i)；

其中，h_t用于表示第t個非連續信息的向量，s_i用于表示所述第一向量和所述第二向量，S表示S型生長曲線，U和W分別為矩陣；所述第一非連續信息為多個所述非連續信息中任意一個；其中，基于所述S型生長曲線，利用Uh_t和Ws_i得到兩個數字，進而得到用數字表示的每個非連續信息的權重值，并使不同的非連續信息對應不同的權重值；非連續信息的規則信息表示為c_t＝∑a_th_i；

將多個所述非連續信息中所述權重值最大的非連續信息作為相似度最高的非連續信息，以使所述神經網絡自動學習到對當前轉換更為重要的非連續信息；

利用所述神經網絡的解碼器根據所述第一向量、所述第二向量和用于表示目標非連續信息的目標向量對所述第一編碼進行解碼，得到與所述源信息領域相同的目標信息，其中，所述目標信息與所述源信息為不同語種的信息，所述譯出信息是從所述源信息轉換得到的信息，所述譯出信息的語種與所述目標信息相同。

2.一種信息轉換裝置，其特征在于，包括：

編碼單元，用于利用神經網絡的編碼器對源信息進行編碼得到第一編碼，其中，所述第一編碼為第一向量；

獲取單元，用于獲取預先設置的多個非連續信息，還用于利用所述神經網絡的所述編碼器對預先設置的多個非連續信息進行編碼得到多個連續向量，其中，所述多個非連續信息為所述源信息與轉換結果的映射關系，用于使得轉換得到的信息更符合所述源信息的語境和語義，以及一個非連續信息用于表示一個短語中包括具有關聯的至少兩個不連續的部分；

權重子模塊，用于根據用于表示所述源信息的所述第一向量、用于表示譯出信息的第二向量和用于表示第一非連續信息的第三向量確定多個所述非連續信息中第一非連續信息的權重值，所述第一非連續信息為多個所述非連續信息中任意一個；

所述權重子模塊采用以下公式獲取每個條件的權重值a_t：

a_t＝S(Uh_t+Ws_i)；

其中，h_t用于表示第t個非連續信息的向量，s_i用于表示所述第一向量和所述第二向量，S表示S型生長曲線，U和W分別為矩陣；所述第一非連續信息為多個所述非連續信息中任意一個；其中，基于所述S型生長曲線，利用Uh_t和Ws_i得到兩個數字，進而得到用數字表示的每個非連續信息的權重值，并使不同的非連續信息對應不同的權重值；非連續信息的規則信息表示為c_t＝∑a_th_i；

確定子模塊，用于將多個所述非連續信息中所述權重值最大的非連續信息作為相似度最高的非連續信息，以使所述神經網絡自動學習到對當前轉換更為重要的非連續信息

解碼模塊，用于利用所述神經網絡的解碼器根據所述第一向量、所述第二向量和用于表示目標非連續信息的目標向量對所述第一編碼進行解碼，得到與所述源信息領域相同的目標信息，其中，所述目標信息與所述源信息為不同語種的信息，所述譯出信息是從所述源信息轉換得到的信息，所述譯出信息的語種與所述目標信息相同。

3.一種存儲介質，其特征在于，所述存儲介質中存儲有計算機程序，其中，所述計算機程序被設置為運行時執行所述權利要求1所述的方法。

4.一種電子裝置，包括存儲器和處理器，其特征在于，所述存儲器中存儲有計算機程序，所述處理器被設置為通過所述計算機程序執行所述權利要求1中所述的方法。