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一种多源神经机器翻译模型的融合和压缩方法

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本发明涉及一种多源神经机器翻译模型的融合和压缩方法，属于自然语言处理应用技术领域。首先，构建基于Transformer的多源机器翻译模型；其次，使用CNN融合多个源的编码信息；再次，使用门控机制使模型可以自主选择是否使用辅助源语言；最后，根据矩阵间的距离不同，对矩阵进行不同方式的量化压缩；其中，多源机器翻译模型又包括编码器和解码器，所述模型的压缩包括计算矩阵距离和量化压缩。本发明所述方法针对多源模型结构复杂、参数多带来的存储空间过大问题，又探究了对模型进行量化压缩的方法，获得了更大的压缩率和更高的精准度。

著录项

公开/公告号CN110781690A

专利类型发明专利
公开/公告日2020-02-11

原文格式PDF
申请/专利权人北京理工大学;
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申请/专利号CN201911049943.2
发明设计人鉴萍;郭梦雪;黄河燕;
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申请日2019-10-31
分类号G06F40/58(20200101);G06N3/04(20060101);G06N3/08(20060101);
代理机构11639 北京理工正阳知识产权代理事务所(普通合伙);
代理人王民盛
地址 100081 北京市海淀区中关村南大街5号
入库时间 2023-12-17 06:43:04

法律信息

法律状态公告日

法律状态信息

法律状态
2020-03-06

实质审查的生效 IPC(主分类):G06F40/58 申请日:20191031

实质审查的生效
2020-02-11

公开

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