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一种基于混合粒度的句子级机器翻译质量估计模型训练方法

摘要

本发明公开了一种基于混合粒度的句子级机器翻译质量估计模型训练方法,所述训练方法包括以下步骤:步骤一:对机器译文进行词语级翻译质量标注;步骤二:对源文和机器译文进行基于深度学习方法的翻译质量特征抽取;步骤三:进行混合粒度的句子级翻译质量估计模型的训练,通过训练目标计算误差,再通过梯度反向传播更新模型的参数。本发明提出了一种基于混合粒度的句子级机器翻译质量估计模型训练方法,该方法相对于传统方法的优势主要在于:经过基于混合粒度的模型训练之后,与单一粒度下的训练相比,引入词语级上的翻译质量信息能取得较好的提升。

著录项

  • 公开/公告号CN110472253A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2019-11-19

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 哈尔滨工业大学;

    申请/专利号CN201910754140.0

  • 申请日2019-08-15

  • 分类号

  • 代理机构哈尔滨市阳光惠远知识产权代理有限公司;

  • 代理人刘景祥

  • 地址 150001 黑龙江省哈尔滨市南岗区西大直街92号

  • 入库时间 2024-02-19 15:35:03

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2019-12-13

    实质审查的生效 IPC(主分类):G06F17/28 申请日:20190815

    实质审查的生效

  • 2019-11-19

    公开

    公开

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