[發(fā)明專利]翻譯模型的訓(xùn)練方法和裝置有效
| 申請?zhí)枺?/td> | 201910380016.2 | 申請日： | 2019-05-08 |
| 公開（公告）號： | CN110162800B | 公開（公告）日： | 2021-02-05 |
| 發(fā)明（設(shè)計）人： | 畢天馳;張傳強;徐梓翔;熊皓;何中軍;李芝 | 申請（專利權(quán)）人： | 北京百度網(wǎng)訊科技有限公司 |
| 主分類號： | G06F40/58 | 分類號： | G06F40/58;G06F40/44 |
| 代理公司： | 北京清亦華知識產(chǎn)權(quán)代理事務(wù)所(普通合伙) 11201 | 代理人： | 宋合成 |
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| 權(quán)利要求書： | 查看更多 | 說明書： | 查看更多 |
| 摘要： | |||
| 搜索關(guān)鍵詞： | 翻譯 模型 訓(xùn)練 方法 裝置 | ||
1.一種翻譯模型的訓(xùn)練方法，其特征在于，所述訓(xùn)練方法包括以下步驟：
獲取源語言樣本；
將所述源語言樣本分別輸入模型結(jié)構(gòu)不同的多個翻譯模型，以得到各翻譯模型輸出的目標語言樣本；
根據(jù)各翻譯模型輸出的目標語言樣本，確定目標譯文；其中，將所有翻譯模型輸出的目標語言樣本中對應(yīng)位置的詞分布概率取平均值，以得到所述目標譯文；
根據(jù)所述目標譯文與各翻譯模型輸出的目標語言樣本之間的差異性，對相應(yīng)的翻譯模型進行訓(xùn)練。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的訓(xùn)練方法，其特征在于，所述根據(jù)所述目標譯文與各翻譯模型輸出的目標語言樣本之間的差異性，對相應(yīng)的翻譯模型進行訓(xùn)練之前，還包括：
計算所述目標譯文與所述源語言樣本對應(yīng)的標準譯文之間的誤差；
確定所述誤差小于閾值。
4.根據(jù)權(quán)利要求1-3任一項所述的訓(xùn)練方法，其特征在于，所述根據(jù)各翻譯模型輸出的目標語言樣本，確定目標譯文，包括：
對各翻譯模型輸出的目標語言樣本，確定對應(yīng)同一文本位置的詞分布概率；其中，所述詞分布概率，用于指示相應(yīng)文本位置上為詞庫中各詞的概率；
將各目標語言樣本對應(yīng)同一文本位置的詞分布概率取平均值，得到所述目標譯文中相應(yīng)文本位置的詞分布概率。
5.根據(jù)權(quán)利要求1-3任一項所述的訓(xùn)練方法，其特征在于，所述將所述源語言樣本分別輸入模型結(jié)構(gòu)不同的多個翻譯模型，以得到各翻譯模型輸出的目標語言樣本之前，還包括：
根據(jù)所述源語言樣本和對應(yīng)的標準譯文，對各翻譯模型分別進行訓(xùn)練，以使各翻譯模型輸出的目標語言樣本與所述標準譯文之間的差異最小化。
6.一種翻譯模型的訓(xùn)練裝置，其特征在于，所述訓(xùn)練裝置包括：
獲取模塊，用于獲取源語言樣本；
處理模塊，用于將所述源語言樣本分別輸入模型結(jié)構(gòu)不同的多個翻譯模型，以得到各翻譯模型輸出的目標語言樣本；
確定模塊，用于根據(jù)各翻譯模型輸出的目標語言樣本，確定目標譯文；其中，將所有翻譯模型輸出的目標語言樣本中對應(yīng)位置的詞分布概率取平均值，以得到所述目標譯文；
訓(xùn)練模塊，用于根據(jù)所述目標譯文與各翻譯模型輸出的目標語言樣本之間的差異性，對相應(yīng)的翻譯模型進行訓(xùn)練。
7.根據(jù)權(quán)利要求6所述的訓(xùn)練裝置，其特征在于，所述訓(xùn)練裝置還包括：
計算模塊，用于計算所述目標譯文與所述源語言樣本對應(yīng)的標準譯文之間的誤差；
所述確定模塊，還用于確定所述誤差小于閾值。
8.根據(jù)權(quán)利要求7所述的訓(xùn)練裝置，其特征在于，所述訓(xùn)練模塊，還用于：
若所述誤差大于所述閾值，根據(jù)所述源語言樣本對應(yīng)的標準譯文與各翻譯模型輸出的目標語言樣本之間的差異性，對相應(yīng)的翻譯模型進行訓(xùn)練。
9.根據(jù)權(quán)利要求6-8任一項所述的訓(xùn)練裝置，其特征在于，所述確定模塊，具體用于：
對各翻譯模型輸出的目標語言樣本，確定對應(yīng)同一文本位置的詞分布概率；其中，所述詞分布概率，用于指示相應(yīng)文本位置上為詞庫中各詞的概率；
將各目標語言樣本對應(yīng)同一文本位置的詞分布概率取平均值，得到所述目標譯文中相應(yīng)文本位置的詞分布概率。
10.根據(jù)權(quán)利要求6-8任一項所述的訓(xùn)練裝置，其特征在于，所述訓(xùn)練模塊，還用于：
根據(jù)所述源語言樣本和對應(yīng)的標準譯文，對各翻譯模型分別進行訓(xùn)練，以使各翻譯模型輸出的目標語言樣本與所述標準譯文之間的差異最小化。
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