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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114139556A
公开(公告)日：2022-03-04
申请号：CN202111271484.X
申请日：2021-10-29
Applicant: 中国科学院自动化研究所
Abstract: 本发明提供一种多语言翻译方法、装置、电子设备及存储介质，方法包括：获取训练数据和源语言的文本；其中，训练数据包括源语言到多种目标语言的双语平行句对和多语言平行句对；对源语言的文本进行编码，得到源语言的文本对应的特征向量；其中，特征向量与目标语言无关；基于特征向量和多种目标语言已生成的译文，确定多种目标语言的当前词的最终表示；基于语言独立的柱搜索算法及多种目标语言的当前词的最终表示，对多种目标语言的已生成最优候选译文进行扩展，得到多种目标语言的目标译文。本发明提供的方法，能够利用多种目标语言之间的互补信息，生成多种目标语言的目标译文，同时提升多种目标语言的翻译质量。
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公开(公告)号：CN114048760A
公开(公告)日：2022-02-15
申请号：CN202111138690.3
申请日：2021-09-27
Applicant: 中国科学院自动化研究所
Abstract: 本发明提供一种多语言机器翻译模型训练方法、多语言翻译方法及装置。训练方法包括：获取多语言翻译训练语料和多语言翻译验证语料；建立并初始化全参数共享的多语言翻译模型，利用多语言翻译训练语料和多语言翻译验证语料对多语言翻译模型进行训练，得到多语言机器翻译模型。在训练过程中模型自动判断每个共享的参数是否需要转变为语言相关的参数，复制需要转变的参数并将其分配给相关的语言，从而使得模型同时具有共享参数和语言相关参数。本发明用于在多语言机器翻译模型训练的过程中，自动判断参数是否需要共享以及需要被哪些语言对共享，而不依赖预先指定的共享或语言相关的模型组件。
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公开(公告)号：CN114048760B
公开(公告)日：2025-03-25
申请号：CN202111138690.3
申请日：2021-09-27
Applicant: 中国科学院自动化研究所
Abstract: 本发明提供一种多语言机器翻译模型训练方法、多语言翻译方法及装置。训练方法包括：获取多语言翻译训练语料和多语言翻译验证语料；建立并初始化全参数共享的多语言翻译模型，利用多语言翻译训练语料和多语言翻译验证语料对多语言翻译模型进行训练，得到多语言机器翻译模型。在训练过程中模型自动判断每个共享的参数是否需要转变为语言相关的参数，复制需要转变的参数并将其分配给相关的语言，从而使得模型同时具有共享参数和语言相关参数。本发明用于在多语言机器翻译模型训练的过程中，自动判断参数是否需要共享以及需要被哪些语言对共享，而不依赖预先指定的共享或语言相关的模型组件。
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公开(公告)号：CN115358245A
公开(公告)日：2022-11-18
申请号：CN202210800420.2
申请日：2022-07-06
Applicant: 中国科学院自动化研究所
Abstract: 本发明提供一种翻译模型的训练方法及装置、翻译方法及装置，其中翻译模型的训练方法包括：获取M个翻译任务的训练数据和预设翻译模型；对于M个翻译任务中任意两个翻译任务的训练数据和预设翻译模型，确定任意两个翻译任务之间的目标亲和性；基于各目标亲和性，将各翻译任务进行聚类处理，得到多个目标任务簇；基于各目标任务簇中各翻译任务的训练数据，对各目标任务簇对应的目标翻译模型进行训练。通过确定任意两个翻译任务之间的目标亲和性，可以将对预设翻译模型的翻译结果具有促进作用的各翻译任务进行聚类，得到目标任务簇；基于各目标任务簇，对各目标任务簇对应的目标翻译模型进行训练，能够提高目标翻译模型进行多语言翻译的准确性。
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公开(公告)号：CN114139556B
公开(公告)日：2025-03-21
申请号：CN202111271484.X
申请日：2021-10-29
Applicant: 中国科学院自动化研究所
Abstract: 本发明提供一种多语言翻译方法、装置、电子设备及存储介质，方法包括：获取训练数据和源语言的文本；其中，训练数据包括源语言到多种目标语言的双语平行句对和多语言平行句对；对源语言的文本进行编码，得到源语言的文本对应的特征向量；其中，特征向量与目标语言无关；基于特征向量和多种目标语言已生成的译文，确定多种目标语言的当前词的最终表示；基于语言独立的柱搜索算法及多种目标语言的当前词的最终表示，对多种目标语言的已生成最优候选译文进行扩展，得到多种目标语言的目标译文。本发明提供的方法，能够利用多种目标语言之间的互补信息，生成多种目标语言的目标译文，同时提升多种目标语言的翻译质量。
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