[发明专利]一种集成利用多预训练模型的机器翻译质量估计方法在审
| 申请号： | 202111365653.6 | 申请日： | 2021-11-18 |
| 公开（公告）号： | CN114091480A | 公开（公告）日： | 2022-02-25 |
| 发明（设计）人： | 冯冲;王江雨;张昱霖 | 申请（专利权）人： | 北京理工大学 |
| 主分类号： | G06F40/51 | 分类号： | G06F40/51;G06F40/58 |
| 代理公司： | 北京正阳理工知识产权代理事务所(普通合伙) 11639 | 代理人： | 王松 |
| 地址： | 100081 *** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种集成利用多预训练模型的机器翻译质量估计方法，属于自然语言处理机器翻译技术领域。本发明针对现有的机器翻译质量估计方法存在的评价粒度单一、对译后编辑人员指导效果较差等问题和缺陷，通过集成多种预训练语言模型，充分利用预训练语言模型的表征能力，通过提取源语句和机器翻译语句自身的特征信息，无需借助参考译文便可对机器翻译质量进行估计，显著提高了机器翻译质量估计系统的性能。本方法能够同时给出单词级别和句子级别两种粒度上的预测结果，并综合两种粒度结果给出译后编辑建议，能够更直观的展示模型的预测结果。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 集成 利用 训练 模型 机器翻译 质量 估计 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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