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龍圖騰網(wǎng)恭喜云知聲智能科技股份有限公司申請的專利一種知識增強的非自回歸神經(jīng)機器翻譯方法及裝置獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN114611488B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-04-15發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號為：202210243650.3，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06F40/58；該發(fā)明授權(quán)一種知識增強的非自回歸神經(jīng)機器翻譯方法及裝置是由王亦寧;劉升平;梁家恩設(shè)計研發(fā)完成，并于2022-03-12向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本一種知識增強的非自回歸神經(jīng)機器翻譯方法及裝置在說明書摘要公布了：一種知識增強的非自回歸神經(jīng)機器翻譯方法及裝置，該方法將雙語平行語言對進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理和詞向量編碼；將源語言的詞向量表示輸入到編碼器網(wǎng)絡(luò)中，所述編碼器網(wǎng)絡(luò)將源語言文檔信息進(jìn)行編碼，得到輸入詞序列信息的編碼表示；使用詞對齊模型構(gòu)建源語言和目標(biāo)語言的對應(yīng)關(guān)系，構(gòu)建繁衍率模型；構(gòu)建解碼器模型的輸入和輸出編碼表示；通過條件隨機場模型建立目標(biāo)語言詞匯之間的依賴，依次解碼生成最終的翻譯結(jié)果。本發(fā)明在解碼端使用條件隨機場進(jìn)行解碼；預(yù)訓(xùn)練語言模型本身帶有較強的上下文信息，條件隨機場構(gòu)建了上下文依賴關(guān)系，緩解了非自回歸翻譯中較為容易出現(xiàn)的大量重翻、漏翻和前后不一致的現(xiàn)象，有利于得到更高質(zhì)量的翻譯結(jié)果。

本發(fā)明授權(quán)一種知識增強的非自回歸神經(jīng)機器翻譯方法及裝置在權(quán)利要求書中公布了：1.一種知識增強的非自回歸神經(jīng)機器翻譯方法，其特征在于，包括以下步驟：1將雙語平行語言對進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理和詞向量編碼；2將源語言的詞向量表示輸入到編碼器網(wǎng)絡(luò)中，所述編碼器網(wǎng)絡(luò)將源語言文檔信息進(jìn)行編碼，得到輸入詞序列信息的編碼表示；3使用詞對齊模型構(gòu)建源語言和目標(biāo)語言的對應(yīng)關(guān)系，構(gòu)建繁衍率模型；4構(gòu)建解碼器模型的輸入和輸出編碼表示；5通過條件隨機場模型建立目標(biāo)語言詞匯之間的依賴，依次解碼生成最終的翻譯結(jié)果；步驟2包括：21獲取源語言經(jīng)過詞向量預(yù)處理的詞序列矩陣；22使用基于自注意力機制的Transformer層，獲得每個詞經(jīng)過編碼器網(wǎng)絡(luò)的最頂層編碼表示；步驟3包括：31預(yù)定義表示不同目標(biāo)語言的詞序列，使用詞對齊模型構(gòu)建源語言和目標(biāo)語言之間的對應(yīng)關(guān)系；32根據(jù)源語言和目標(biāo)語言之間的對應(yīng)關(guān)系，將源語言對應(yīng)目標(biāo)語言的token數(shù)目作為繁衍率序列；33對步驟22得到的每個詞經(jīng)過編碼器網(wǎng)絡(luò)的最頂層編碼表示計算softmax，得到繁衍率的概率分布；34選擇最大概率對應(yīng)的輸出作為編碼器網(wǎng)絡(luò)的生成結(jié)果；步驟33包括：331將輸出的隱狀態(tài)進(jìn)行一層線性變換；332將一層線性變換得到的結(jié)果通過softmax輸出繁衍率中的概率分布；步驟4包括：41根據(jù)步驟34得到的繁衍率結(jié)果構(gòu)建解碼器端的輸入；42獲得解碼器輸入編碼表示；43獲得解碼器的輸出編碼表示。

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