[发明专利]文本翻译方法、装置、设备及存储介质在审
| 申请号: | 202011408602.2 | 申请日: | 2020-12-04 |
| 公开(公告)号: | CN112417902A | 公开(公告)日: | 2021-02-26 |
| 发明(设计)人: | 赵程绮;王涛;王明轩;李磊 | 申请(专利权)人: | 北京有竹居网络技术有限公司 |
| 主分类号: | G06F40/58 | 分类号: | G06F40/58;G06F40/284;G06F40/289;G06F40/35 |
| 代理公司: | 北京远智汇知识产权代理有限公司 11659 | 代理人: | 范坤坤 |
| 地址: | 101299 北京市平*** | 国省代码: | 北京;11 |
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| 摘要: | |||
| 搜索关键词: | 文本 翻译 方法 装置 设备 存储 介质 | ||
本公开实施例公开了一种文本翻译方法、装置、设备及存储介质。包括:对待翻译文本的至少两个句子采用设定分割标签进行分割;将分割后的所述待翻译文本输入机器翻译模型的编码器,获得所述待翻译文本的词序列及标记序列;将所述词序列及所述标记序列输入所述机器翻译模型的解码器,获得目标翻译结果。本公开实施例提供的文本翻译方法,机器翻译模型的编码器将待翻译文本编译为词序列和标记序列,解码器同时对词序列和标记序列进行解码,获得最终的翻译结果,可以实现对话文本的翻译,提高对话文本翻译的准确性。
技术领域
本公开实施例涉及机器翻译技术领域,尤其涉及一种文本翻译方法、装置、设备及存储介质。
背景技术
机器翻译(Machine Translation,MT)是自然语言处理(Natural LanguageProcessing,NLP)领域中的一个重要领域,旨在使用机器将一种语言翻译为另一种语言。MT经过多年的发展,从基于规则的方法到基于统计的方法,再到如今的基于神经网络的神经机器翻译(Neural Machine Translation,NMT)。一般来说,和许多其他主流的NLP任务一样,NMT也采用一个序列到序列的结构(Sequence to sequence,seq2seq),由编码器和解码器组成。编码器(encoder)将源端的句子编码为向量表示,然后解码器(decoder)根据向量表示逐词生成对应的翻译。
发明内容
本公开实施例提供一种文本翻译方法、装置、设备及存储介质,以实现对话文本的翻译,提高对话文本翻译的准确性。
第一方面,本公开实施例提供了一种文本翻译方法,包括:
对待翻译文本的至少两个句子采用设定分割标签进行分割;
将分割后的所述待翻译文本输入机器翻译模型的编码器,获得所述待翻译文本的词序列及标记序列;
将所述词序列及所述标记序列输入所述机器翻译模型的解码器,获得目标翻译结果。。
第二方面,本公开实施例还提供了一种文本翻译装置,包括:
句子分割模块,用于对待翻译文本的至少两个句子采用设定分割标签进行分割;
序列获取模块,用于将分割后的所述待翻译文本输入机器翻译模型的编码器,获得所述待翻译文本的词序列及标记序列;
目标翻译结果获取模块,用于将所述词序列及所述标记序列输入所述机器翻译模型的解码器,获得目标翻译结果。
第三方面,本公开实施例还提供了一种电子设备,所述电子设备包括:
一个或多个处理装置;
存储装置,用于存储一个或多个指令;
当所述一个或多个指令被所述一个或多个处理装置执行,使得所述一个或多个处理装置实现如本公开实施例所述的文本翻译方法。
第四方面,本公开实施例还提供了一种计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序,该程序被处理装置执行时实现如本公开实施例所述的文本翻译方法。
本公开实施例公开了一种文本翻译方法、装置、设备及存储介质。首先对待翻译文本的至少两个句子采用设定分割标签进行分割,然后将分割后的待翻译文本输入机器翻译模型的编码器,获得待翻译文本的词序列及标记序列,最后将词序列及标记序列输入机器翻译模型的解码器,获得目标翻译结果。本公开实施例提供的文本翻译方法,机器翻译模型的编码器将待翻译文本编译为词序列和标记序列,解码器同时对词序列和标记序列进行解码,获得最终的翻译结果,可以实现对话文本的翻译,提高对话文本翻译的准确性。
附图说明
图1是本公开实施例中的现有翻译模型对对话片段进行翻译的示例图;
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