[发明专利]一种翻译方法及装置在审
| 申请号: | 202010688296.6 | 申请日: | 2020-07-16 |
| 公开(公告)号: | CN113947092A | 公开(公告)日: | 2022-01-18 |
| 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: | G06F40/56 | 分类号: | G06F40/56;G06F40/44;G06F40/58 |
| 代理公司: | 北京成创同维知识产权代理有限公司 11449 | 代理人: | 李秀霞 |
| 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 翻译 方法 装置 | ||
本发明公开了一种翻译方法,包括:以源语言语句及其对应的目标语言语句为训练样本,训练生成第一翻译模型;将上述源语言语句输入第一翻译模型,以得到源语言语句的翻译结果;通过将翻译结果与相应的目标语言语句进行比对,确定翻译结果中的误译片段及其对应的误译源片段;以包含误译源片段的源语言语句及其对应的目标语言语句为训练样本,以降低误译片段的产生概率为训练目标,对第一翻译模型进行训练,生成第二翻译模型。本发明一并公开了相应的装置。
技术领域
本发明涉及自然语言处理技术领域,尤其涉及一种翻译方法及装置。
背景技术
现阶段的神经机器翻译(Neural Machine Translation,NMT)系统可以翻译出近似人类语言的句子,但是目前神经机器翻译模型的训练方法更关注于生成的翻译语句的整体质量,使得模型翻译出的语句很流畅,准确性较低,经常出现误译,即翻译结果的语义与输入的待翻译语句的语义产生了偏差。
为了提高翻译模型的准确性,目前常见的做法是,在翻译模型的应用过程中,收集误译的语句,人工对误译语句进行修正,然后将修正后的语句加入模型的训练集,对翻译模型进行重新训练,强化翻译模型对自身无法翻译部分的翻译能力,从而提升翻译准确性。这种方法需要人工收集误译语句并对误译语句进行修正,人力和时间成本较高,并且只能在翻译模型上线应用后才能收集到误译语句,无法在翻译模型上线应用之前优化翻译模型的翻译质量。
发明内容
为此,本发明提供一种翻译方法及装置,以力图解决或至少缓解上面存在的问题。
根据本发明的第一个方面,提供一种翻译方法,包括:以源语言语句及其对应的目标语言语句为训练样本,训练生成第一翻译模型;将上述源语言语句输入第一翻译模型,以得到源语言语句的翻译结果;通过将翻译结果与相应的目标语言语句进行比对,确定翻译结果中的误译片段及其对应的误译源片段;以包含误译源片段的源语言语句及其对应的目标语言语句为训练样本,以降低误译片段的产生概率为训练目标,对第一翻译模型进行训练,生成第二翻译模型。
根据本发明的第二个方面,提供一种翻译装置,第一训练模块,适于以源语言语句及其对应的目标语言语句为训练样本,训练生成第一翻译模型;检查模块,适于将上述源语言语句输入第一翻译模型,以得到源语言语句的翻译结果;以及通过将翻译结果与相应的目标语言语句进行比对,确定翻译结果中的误译片段及其对应的误译源片段;第二训练模块,适于以包含误译源片段的源语言语句及其对应的目标语言语句为训练样本,以降低误译片段的产生概率为训练目标,对第一翻译模型进行训练,生成第二翻译模型。
根据本发明的第三个方面,提供一种计算设备,包括:至少一个处理器和存储有程序指令的存储器;当上述程序指令被上述处理器读取并执行时,使得上述计算设备执行上述翻译方法。
根据本发明的第四个方面,提供一种存储有程序指令的可读存储介质,当上述程序指令被计算设备读取并执行时,使得上述计算设备执行上述翻译方法。
根据本发明的翻译方法,首先以源语言语句及其对应的目标语言语句为训练样本,训练生成第一翻译模型。随后,将训练集中的源语言语句输入训练好的第一翻译模型,得到翻译结果,通过将翻译结果与相应的目标语言语句进行匹配,确定翻译结果中的误译片段及其对应的源片段(即误译源片段)。随后,以包含误译源片段的源语言语句及其对应的目标语言语句为训练样本,以降低误译片段的产生概率为训练目标,对第一翻译模型进行训练,生成第二翻译模型。
本发明的翻译方法可以针对第一翻译模型输出的误译片段进行进一步建模,对第一翻译模型进行优化,使得生成的第二翻译模型可以在保持翻译结果流畅性的同时大幅提高翻译的准确性。
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