[发明专利]一种半监督式通用神经机器翻译模型的构建方法有效
| 申请号： | 201910806592.9 | 申请日： | 2019-08-28 |
| 公开（公告）号： | CN110728154B | 公开（公告）日： | 2023-05-26 |
| 发明（设计）人： | 陈巍华 | 申请（专利权）人： | 云知声智能科技股份有限公司 |
| 主分类号： | G06F40/47 | 分类号： | G06F40/47;G06F16/35;G06N3/045;G06N3/0895 |
| 代理公司： | 北京冠和权律师事务所 11399 | 代理人： | 张楠楠 |
| 地址： | 100000 北京市海*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明提供了一种半监督式通用神经机器翻译模型的构建方法，该半监督式通用神经机器翻译模型的构建方法包括如下步骤：步骤(1)，确定若干单语源语料、若干单语目标语料和若干平行双语语料作为训练数据；步骤(2)，构建关于encoder模块与分类器模块的第一网络结构，同时采用该若干单语源语料训练该第一网络结构；步骤(3)，构建关于decoder模块与分类器模块的第二网络结构，同时采用该若干单语目标语料训练该第二网络结构；步骤(4)，根据经过训练的该第一网络结构和该第二网络结构，重新构建新encoder‑decoder框架，同时采用该若干平行双语语料训练该新encoder‑decoder框架，以此构建得到通用神经机器翻译模型。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 监督 通用 神经 机器翻译 模型 构建 方法 | ||
【主权项】：
1.一种半监督式通用神经机器翻译模型的构建方法，其特征在于，所述半监督式通用神经机器翻译模型的构建方法包括如下步骤：/n步骤(1)，确定若干单语源语料、若干单语目标语料和若干平行双语语料作为训练数据；/n步骤(2)，构建关于encoder模块与分类器模块的第一网络结构，同时采用所述若干单语源语料训练所述第一网络结构；/n步骤(3)，构建关于decoder模块与分类器模块的第二网络结构，同时采用所述若干单语目标语料训练所述第二网络结构；/n步骤(4)，根据经过训练的所述第一网络结构和所述第二网络结构，重新构建新encoder-decoder框架，同时采用所述若干平行双语语料训练所述新encoder-decoder框架，以此构建得到通用神经机器翻译模型。/n
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