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本发明公开了一种基于残差修剪的跨语言机器翻译方法、装置、电子设备及存储介质。该方法获取多语言数据集,对所述数据集进行预处理和数据集划分;将预处理得到的数据进行目标语言标记并利用Fairseq对训练集和验证集进行二值化处理;将二值化后的数据输入经过残差修剪的编码器进行编码训练;将编码器输出的高维向量表示利用解码器进行解码生成目标语言语句,实现最终的非平行语言间的翻译。本发明通过修剪残差连接的方式,有...
本发明公开了一种基于词向量替换数据增强的机器翻译模型训练方法、装置、电子设备及存储介质,具体实现方案为:获取训练样本数据集;对所述的样本数据集进行预处理。针对已有的源语言或目标语言语料,分别训练基于Transformer结构的正向语言模型和逆向语言模型;通过正向语言模型、逆向语言模型来获得句子中任意位置的词在整个词表上的概率分布;根据概率分布以及整个词表的词向量来确定最终词向量,利用最终词向量替换...
针对专利文献翻译中的复杂并列结构的处理,提出了一种预处理和后处理的方法——拆分合并法。它弥补了统计翻译系统在复杂结构方面的劣势,同时保留统计翻译在经验句式、人力成本等方面优于规则系统的特点。实验表明,这种方法稳定地提高了翻译系统的准确率。此外,它独立于具体的统计翻译系统,可以方便地移植到不同的统计翻译系统上。

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