[发明专利]一种机器翻译方法及其装置在审
| 申请号: | 202010388975.1 | 申请日: | 2020-05-09 |
| 公开(公告)号: | CN113627199A | 公开(公告)日: | 2021-11-09 |
| 发明(设计)人: | 翁荣祥;于恒;骆卫华 | 申请(专利权)人: | 阿里巴巴集团控股有限公司 |
| 主分类号: | G06F40/58 | 分类号: | G06F40/58;G06F40/126;G06N3/04 |
| 代理公司: | 北京太合九思知识产权代理有限公司 11610 | 代理人: | 刘戈 |
| 地址: | 开曼群岛大开曼*** | 国省代码: | 暂无信息 |
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| 摘要: | |||
| 搜索关键词: | 一种 机器翻译 方法 及其 装置 | ||
本申请公开了一种机器翻译方法及其装置,所述方法包括:接收源语言的源文本;将所述源文本输入编码器,利用编码器中的各个子编码器输出的隐藏表示,生成编码器的编码输出,其中,每个子编码器包括至少一个神经网络层;利用解码器对所述编码输出执行解码,获取目标语言的目标文本。本申请采用对编码器进行分割并利用多个子编码器共同生成编码输出的方式,使得编码输出能够代表源文本更多的文本特征,即,将包括低层语义信息以及高层句法信息的编码输出提供给解码器处理,从而能够更准确地翻译源文本。
技术领域
本申请涉及计算机技术领域,尤其涉及一种机器翻译方法及其装置。
背景技术
在信息时代,计算机技术高速发展,越来越多从事重复劳动人力可以被计算机替代,解放的人力可以从事更加具有创新新和挑战性的工作。几年来深度学习背景下人工智能的崛起更加加速了这一进程的实现。
机器翻译作为人工智能研究的热点之一,又称为自动翻译,是利用计算机将一种自然语言(源语言)转换为另一种自然语言(目标语言)的过程。在实践中发现,机器翻译模型的深度(层数)越深,则提取出的特征信息越多,但是相应地,会丢失很多底层信息并且会由于梯度衰减导致无法训练。
综上可述,当前机器翻译方法仍然存在不足。
发明内容
本申请实施例提供一种机器翻译方法及其装置,至少用于解决以上提到的技术问题。
本申请实施例还提供一种机器翻译方法,所述方法包括:接收源语言的源文本;将所述源文本输入编码器,利用编码器中的各个子编码器输出的隐藏表示,生成编码器的编码输出,其中,每个子编码器包括至少一个神经网络层;利用解码器对所述编码输出执行解码,获取目标语言的目标文本。
本申请实施例还提供一种机器翻译装置,包括:一个或多个处理器;存储器;以及一个或多个程序,其中所述一个或多个程序存储在所述存储器中并被配置为由所述一个或多个处理器执行,所述一个或多个程序包括用于执行上述方法的指令。
本申请实施例还提供一种存储一个或多个程序的计算机可读存储介质,所述一个或多个程序包括指令,所述指令当由计算设备执行时,使得所述计算设备执行上述方法中的任一方法。
本申请实施例采用的上述至少一个技术方案能够达到以下有益效果:
本申请采用对编码器进行分割并利用多个子编码器共同生成编码输出的方式,使得编码输出能够代表源文本更多的文本特征,即,将包括低层语义信息以及高层句法信息的编码输出提供给解码器处理,从而能够更准确地翻译源文本。
附图说明
此处所说明的附图用来提供对本申请的进一步理解,构成本申请的一部分,本申请的示意性实施例及其说明用于解释本申请,并不构成对本申请的不当限定。在附图中:
图1是示出根据本申请的示例性实施例的机器翻译系统的场景示意图;
图2是示出根据本申请的示例性实施例的机器翻译模型的结构图;
图3是示出根据本申请的示例性实施例的机器翻译方法的流程图;
图4是示出根据本申请的示例性实施例的编码器与解码器的关联的示图;
图5是示出根据本申请的示例性实施例的编码器与解码器的关联的示图;
图6是示出根据本申请的示例性实施例的机器翻译装置的框图。
具体实施方式
为使本申请的目的、技术方案和优点更加清楚,下面将结合本申请具体实施例及相应的附图对本申请技术方案进行清楚、完整地描述。显然,所描述的实施例仅是本申请一部分实施例,而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例,本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例,都属于本申请保护的范围。
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