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公开(公告)号：CN105404621A
公开(公告)日：2016-03-16
申请号：CN201510623525.5
申请日：2015-09-25
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
IPC: G06F17/28
Abstract: 本发明提出一种用于盲人读取汉字的方法及系统，涉及自然语言处理技术领域和面向残疾人的人机交互技术领域，该方法包括获取汉语文本，对所述汉语文本进行分词操作，生成汉字串，通过发音词典、多音字字典与词频信息，参考分词得到的词性标注，将所述汉字串中的每个词转换为对应的拼音并连接为拼音串；通过查找拼音和盲符的对照字典，将所述拼音串转换为盲符串，通过分词模型对所述盲符串进行盲文分词，生成初始盲文分词，将所述汉字串与所述初始盲文分词进行融合，生成新盲文分词，根据盲文分词连写规则对所述新盲文分词进行调整；对根据盲文分词连写规则调整后的所述新盲文分词进行盲文标调，生成最终盲文分词，将所述最终盲文分词进行显示。
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公开(公告)号：CN110263350A
公开(公告)日：2019-09-20
申请号：CN201910176207.7
申请日：2019-03-08
Applicant: 腾讯科技(深圳)有限公司 , 中国科学院计算技术研究所
Abstract: 本申请涉及一种模型训练方法、装置、计算机可读存储介质和计算机设备，所述方法包括：获取训练文本对；所述训练文本对包括相对应的源文本和期望文本；将所述源文本输入翻译模型，生成与所述源文本相对应的翻译文本；获取所述翻译模型的隐层所输出的隐层向量作为质量评估模型的训练样本；所述隐层向量融合了所述源文本和所述翻译文本；根据所述翻译文本与所述期望文本，确定所述训练样本相应的训练标签；通过所述训练样本和相应的训练标签训练所述质量评估模型。本申请提供的方案可以降低模型训练成本。
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公开(公告)号：CN105404621B
公开(公告)日：2018-07-10
申请号：CN201510623525.5
申请日：2015-09-25
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
IPC: G06F17/28
Abstract: 本发明提出一种用于盲人读取汉字的方法及系统，涉及自然语言处理技术领域和面向残疾人的人机交互技术领域，该方法包括获取汉语文本，对所述汉语文本进行分词操作，生成汉字串，通过发音词典、多音字字典与词频信息，参考分词得到的词性标注，将所述汉字串中的每个词转换为对应的拼音并连接为拼音串；通过查找拼音和盲符的对照字典，将所述拼音串转换为盲符串，通过分词模型对所述盲符串进行盲文分词，生成初始盲文分词，将所述汉字串与所述初始盲文分词进行融合，生成新盲文分词，根据盲文分词连写规则对所述新盲文分词进行调整；对根据盲文分词连写规则调整后的所述新盲文分词进行盲文标调，生成最终盲文分词，将所述最终盲文分词进行显示。
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公开(公告)号：CN110263349B
公开(公告)日：2024-09-13
申请号：CN201910176030.0
申请日：2019-03-08
Applicant: 腾讯科技(深圳)有限公司 , 中国科学院计算技术研究所
IPC: G06F40/58 , G06F16/36 , G06N3/0464 , G06N3/0455 , G06N3/044
Abstract: 本申请涉及一种语料评估模型训练方法、装置、计算机可读存储介质和计算机设备，所述方法包括：获取平行语料；所述平行语料包括源文本和相应的参考翻译文本；通过机器翻译模型对所述源文本进行翻译得到相应的机器翻译文本；将所述源文本和所述机器翻译文本共同作为语料评估模型的训练样本；对比所述机器翻译文本和所述参考翻译文本，得到与所述训练样本相应的训练标签；通过所述训练样本和相应的训练标签训练所述语料评估模型。本申请提供的方案可以提高模型训练效率和效果。
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公开(公告)号：CN110263348B
公开(公告)日：2024-09-13
申请号：CN201910168264.0
申请日：2019-03-06
Applicant: 腾讯科技(深圳)有限公司 , 中国科学院计算技术研究所
Abstract: 本发明涉及一种翻译方法、装置、计算机设备和存储介质，所述方法包括：获取目标源语句以及对所述目标源语句进行翻译得到的初始翻译语句；利用已训练的机器学习模型对所述目标源语句以及所述初始翻译语句进行编码，得到所述目标源语句对应的第一编码向量序列以及所述初始翻译语句对应的第二编码向量序列；利用所述机器学习模型对所述第一编码向量序列以及所述第二编码向量序列进行联合解码，得到语句调整操作序列；根据所述语句调整操作序列对所述初始翻译语句进行语句调整，得到所述目标源语句对应的目标翻译语句。上述方法可以提高翻译准确度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110263350B
公开(公告)日：2024-05-31
申请号：CN201910176207.7
申请日：2019-03-08
Applicant: 腾讯科技(深圳)有限公司 , 中国科学院计算技术研究所
IPC: G06F40/58 , G06N3/0455 , G06N3/044 , G06N3/0464 , G06N3/0895
Abstract: 本申请涉及一种模型训练方法、装置、计算机可读存储介质和计算机设备，所述方法包括：获取训练文本对；所述训练文本对包括相对应的源文本和期望文本；将所述源文本输入翻译模型，生成与所述源文本相对应的翻译文本；获取所述翻译模型的隐层所输出的隐层向量作为质量评估模型的训练样本；所述隐层向量融合了所述源文本和所述翻译文本；根据所述翻译文本与所述期望文本，确定所述训练样本相应的训练标签；通过所述训练样本和相应的训练标签训练所述质量评估模型。本申请提供的方案可以降低模型训练成本。
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公开(公告)号：CN110457713B
公开(公告)日：2023-07-28
申请号：CN201910533371.9
申请日：2019-06-19
Applicant: 腾讯科技(深圳)有限公司 , 中国科学院计算技术研究所
IPC: G06F40/58 , G06N3/0455 , G06N3/048 , G06N3/047 , G06N3/08
Abstract: 本申请提供了一种基于机器翻译模型的翻译方法、装置、设备和存储介质。所述方法包括：将源端句子的第i个源端词嵌入编码为中间向量；结合第i个源端词嵌入，对中间向量进行解码，得到解码后的中间向量；将解码后的中间向量与目标端句子的第i‑1个目标端词嵌入融合，得到融合后的中间向量；对融合后的中间向量进行解码，得到解码后的词向量；根据解码后的词向量对第i个目标端词语进行概率预测，输出预测结果；该方法通过在解码过程中增加前一个目标端词嵌入作为输入数据，捕捉单词之间的依赖关系，从而提高目标端句子生成的准确性，减少过翻译、漏翻译等等错误的出现，使生成的目标端句子更通顺。
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公开(公告)号：CN111708871A
公开(公告)日：2020-09-25
申请号：CN202010462879.7
申请日：2020-05-27
Applicant: 腾讯科技(深圳)有限公司 , 中国科学院计算技术研究所
IPC: G06F16/332
Abstract: 本公开提供了一种对话状态跟踪方法、装置，涉及人工智能领域。该方法包括：获取历史对话和当前轮次对话，将历史对话、当前轮次对话、当前轮次对话中的槽和与当前轮次对话中的槽对应的值集合输入至对话状态跟踪模型；通过对话状态跟踪模型对历史对话、当前轮次对话、当前轮次对话中的槽和与当前轮次对话中的槽对应的值集合进行特征提取，以获取与当前轮次对话对应的对话状态；对话状态跟踪模型是基于自适应优化损失函数训练得到的，自适应优化损失函数包括槽优化系数和样本优化系数，并且槽优化系数是根据每个槽在验证数据集上的准确率确定的，样本优化系数是根据各轮次对话样本的置信度确定的。本公开能够改善对话状态跟踪中的槽不均衡问题。
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公开(公告)号：CN110442878A
公开(公告)日：2019-11-12
申请号：CN201910533381.2
申请日：2019-06-19
Applicant: 腾讯科技(深圳)有限公司 , 中国科学院计算技术研究所
IPC: G06F17/28
Abstract: 本申请公开了一种翻译方法、机器翻译模型的训练方法、装置及存储介质，涉及人工智能领域，该方法包括：获取标注有参考翻译结果的样本语句；将样本语句输入待训练的机器翻译模型，得到样本语句的样本翻译结果，机器翻译模型为模型参数待调整的非自回归的模型；根据参考翻译结果计算词语翻译结果的梯度估计值，其中，梯度估计值是通过奖赏值计算得到的；根据梯度估计结果对机器翻译模型的模型参数进行调整。通过奖赏值计算梯度估计值，并根据梯度估计值对机器翻译模型的模型参数进行调整，以奖赏值为调整参考数据得到梯度估计值对模型参数进行调整，从而实现对机器翻译模型的序列级训练，提高训练后的机器翻译模型的翻译准确度。
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公开(公告)号：CN110263349A
公开(公告)日：2019-09-20
申请号：CN201910176030.0
申请日：2019-03-08
Applicant: 腾讯科技(深圳)有限公司 , 中国科学院计算技术研究所
Abstract: 本申请涉及一种语料评估模型训练方法、装置、计算机可读存储介质和计算机设备，所述方法包括：获取平行语料；所述平行语料包括源文本和相应的参考翻译文本；通过机器翻译模型对所述源文本进行翻译得到相应的机器翻译文本；将所述源文本和所述机器翻译文本共同作为语料评估模型的训练样本；对比所述机器翻译文本和所述参考翻译文本，得到与所述训练样本相应的训练标签；通过所述训练样本和相应的训练标签训练所述语料评估模型。本申请提供的方案可以提高模型训练效率和效果。
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