[發明專利]輔助解碼方法、裝置、電子設備及可讀存儲介質

有效

• 申請號: 201911418820.1
• 申請日: 2019-12-31
• 公開（公告）號: CN111222331B
• 公開（公告）日: 2021-03-26
• 發明（設計）人: 吳帥;李健;武衛東
• 申請（專利權）人: 北京捷通華聲科技股份有限公司
• 主分類號: G06F40/289
• 分類號: G06F40/289;G06F40/126;G06F16/31
• 代理公司: 北京潤澤恒知識產權代理有限公司 11319
• 代理人: 莎日娜

1.一種基于反向NGram的輔助解碼方法，其特征在于，所述方法包括：

獲取待解碼語料，通過解碼器對所述待解碼語料進行解碼，得到多條候選文本以及每條候選文本的初始分數；

將所述多條候選文本分別輸入原始語言模型，得到每條候選文本的原始分數；

將所述多條候選文本分別進行逆序處理，得到與所述多條候選文本相對應的多條逆序文本；

將所述多條逆序文本分別輸入反向NGram模型，得到每條候選文本的反向分數；

根據所述每條候選文本的原始分數和反向分數，對每條文本的所述初始分數進行更新，得到每條候選文本的更新分數；

根據每條候選文本的更新分數，將更新分數最高的候選文本確定為所述待解碼語料的解碼文本；

其中，所述根據所述每條候選文本的原始分數和反向分數，對每條文本的所述初始分數進行更新，得到每條候選文本的更新分數的步驟中，采用的更新公式為：

S′＝S+λ(G_new-G_old)

其中，S′為更新分數，S為初始分數，λ為反向更新權重，取值在0-1之間，G_new為反向分數，G_old為原始分數。

2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法還包括：

獲取多條逆序文本樣本，對待訓練的反向NGram模型進行多輪訓練，直至所述待訓練的反向NGram模型輸出的反向分數滿足預設條件時，結束訓練，得到所述反向NGram模型。

3.根據權利要求2所述的方法，其特征在于，獲取多條逆序文本樣本，包括：

獲取多條語料樣本，對所述語料樣本進行清洗，根據解碼器中的詞表，對多條清洗后的所述語料樣本進行分詞，得到多條分詞后的文本樣本；

將每條所述分詞后的文本樣本，以詞為單位，進行逆序排列，得到多條逆序后的文本樣本；

在每條所述逆序后的文本樣本的兩端添加句首符和句尾符，得到多條所述逆序文本樣本。

4.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述候選文本為分詞后的文本，且每條所述候選文本均包含句首符和句尾符，將所述多條候選文本分別輸入原始語言模型，得到每條候選文本的原始分數，包括：

將所述多條候選文本分別輸入原始語言模型，依次計算每條候選文本中每個詞以及所述句尾符的概率，并根據每條候選文本中每個詞以及句尾符的概率計算出每條候選文本的原始分數；

將所述多條逆序文本分別輸入反向NGram模型，得到每條候選文本的反向分數，包括：

將所述多條候選文本分別輸入反向NGram模型，依次計算每條逆序文本中每個詞以及所述句首符的概率，并根據每條候選文本中每個詞以及所述句首符的概率計算出每條候選文本的反向分數。

5.根據權利要求4所述的方法，其特征在于，將所述多條候選文本分別進行逆序處理，得到與所述多條候選文本相對應的多條逆序文本，包括：

將每條所述分詞后的候選文本，以詞或句首符或句尾符為單位，進行逆序排列，得到多條逆序后的候選文本。