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一种提升多语言神经机器翻译模型零样本翻译能力的方法

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本发明属于机器翻译技术领域，公开了一种提升多语言神经机器翻译模型零样本翻译能力的方法，包括：设计损失函数：计算训练样本中的源语言句子和目标语言句子对应的Encoder输出之间的相似度，并相应相似度添加到原有的Loss中，用所述Loss优化模型的参数，指导Encoder将具有相似语义的句子映射到语义空间中相近位置；优化模型结构：在Decoder的最后一层的输出和用于生成目标语言词表上的概率分布的线性层之间为每种目标语言都添加了一个独立的线性层；在Decoder中额外添加目标语言信息；并调整采样方法。本发明可以显著提升多语言神经机器翻译模型的零样本翻译能力。

著录项

公开/公告号CN113569582A

专利类型发明专利
公开/公告日2021-10-29

原文格式PDF
申请/专利权人中译语通科技股份有限公司;
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申请/专利号CN202110753767.1
发明设计人张婷;金任任;熊德意;
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申请日2021-07-02
分类号G06F40/42(20200101);G06F40/58(20200101);
代理机构11520 北京万贝专利代理事务所(特殊普通合伙);
代理人马红
地址 100131 北京市石景山区石景山路20号中铁建设大厦16层1601
入库时间 2023-06-19 13:02:24

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