[发明专利]语句翻译方法、装置、电子设备和存储介质

权利要求书

1.一种语句翻译方法，其特征在于，所述方法包括：

获取待翻译语句中的多个词语；

对所述待翻译语句进行拆分处理，得到所述待翻译语句中的多个字符；

根据所述待翻译语句中的多个词语，确定所述待翻译语句中的每个字符对应的关联信息，所述关联信息用于指示该字符与该字符所在的词语之间的关联关系；

将所述待翻译语句中的每个字符、以及每个所述字符对应的关联信息输入预先训练的翻译模型，得到翻译后的目标语句。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述关联信息包括字符标签，所述字符标签用于指示该字符在该字符所在的词语中的位置，所述将所述待翻译语句中的每个字符、以及每个所述字符对应的关联信息输入预先训练的翻译模型，得到翻译后的目标语句包括：

针对所述待翻译语句中的每个字符，获取该字符的字符向量，以及该字符对应的字符标签的标签向量，将该字符的字符向量与该字符的标签向量进行按位与操作，得到该字符对应的字符特征向量；

将得到的每个所述字符对应的字符特征向量作为所述翻译模型的输入，得到翻译后的目标语句。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述翻译模型包括编码器和解码器，所述将得到的每个所述字符对应的字符特征向量作为所述翻译模型的输入，得到翻译后的目标语句包括：

将每个所述字符对应的字符特征向量输入所述编码器，得到所述编码器输出的目标编码向量；

将所述目标编码向量输入所述解码器，得到所述解码器输出的所述目标语句。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述编码器为N个，所述解码器为M个，N和M均为大于或等于2的正整数，所述将所述字符对应的字符特征向量输入所述编码器，得到所述编码器输出的目标编码向量包括：

将第n-1个所述编码器的输出作为第n个所述编码器的输入，以得到第n个所述编码器输出的编码向量，1n≤N，且n为正整数，第1个所述编码器的输入为所述字符对应的字符特征向量；

将第N个所述编码器的输出的所述编码向量，作为所述目标编码向量；

所述将所述目标编码向量输入所述解码器，得到所述解码器输出的所述目标语句包括：

将第m-1个所述解码器的输出作为第m个所述解码器的输入，以得到第m个所述解码器输出的解码语句，1m≤M，且m为正整数，第1个所述解码器的输入为所述目标编码向量；

将第M个所述解码器的输出的所述解码语句，作为所述目标语句。

5.根据权利要求1-4中任一项所述的方法，其特征在于，所述翻译模型是通过以下方式训练的：

获取样本训练集，所述样本训练集包括训练语句，以及所述训练语句对应的翻译语句；所述训练语句包括多个第一字符，以及每个所述第一字符对应的字符标签，所述翻译语句包括多个第二字符，以及每个所述第二字符对应的字符标签；

根据所述样本训练集对预设训练模型进行训练，得到所述翻译模型。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述预设训练模型包括训练编码器和训练解码器，所述根据所述样本训练集，对预设训练模型进行训练，得到所述翻译模型包括：

针对所述训练语句中的每个第一字符，获取该第一字符的字符向量，以及该第一字符对应的字符标签的标签向量，将该第一字符的字符向量与该第一字符的标签向量进行按位与操作，得到该第一字符的对应的字符特征向量；

针对所述训练语句中的每个第二字符，获取该第二字符的字符向量，以及该第二字符对应的字符标签的标签向量，将该第二字符的字符向量与该第二字符的标签向量进行按位与操作，得到该第二字符对应的字符特征向量；

将得到的每个所述第一字符对应的字符特征向量作为所述训练编码器的输入，得到训练编码向量；

将得到的每个所述第二字符对应的字符特征向量，以及所述训练编码向量作为所述训练解码器的输入，利用预设的损失函数，对所述预设训练模型进行训练，并在所述损失函数达到最小值时，得到所述翻译模型。

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述损失函数为负对数似然函数。