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龍圖騰網恭喜騰訊科技(深圳)有限公司申請的專利機器翻譯模型訓練方法、裝置、介質及電子設備獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN114358275B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-05-27發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202110920879.1，技術領域涉及：G06N3/08；該發明授權機器翻譯模型訓練方法、裝置、介質及電子設備是由孟凡東;張明亮設計研發完成，并于2021-08-11向國家知識產權局提交的專利申請。

本機器翻譯模型訓練方法、裝置、介質及電子設備在說明書摘要公布了：本申請屬于計算機技術領域，應用于自然語言處理領域，具體涉及一種機器翻譯模型訓練方法、裝置、計算機可讀介質及電子設備。該機器翻譯模型訓練方法包括：獲取訓練數據集和候選數據集；采用訓練數據集中的語料對機器翻譯模型進行訓練，并在訓練過程中更新訓練數據集中各份語料對應的詞表；采用高資源語料對應的詞表更新低資源語料對應的詞表，并計算低資源語料對應的詞表的更新完成度；將詞表的更新完成度大于預設閾值的低資源語料加入到訓練數據集。基于該方法能夠避免低資源語料的訓練過程中出現數據稀疏的問題，充分利用高資源語料的豐富語料，進而提升對低資源語料對應的待訓練語言的訓練效果。

本發明授權機器翻譯模型訓練方法、裝置、介質及電子設備在權利要求書中公布了：1.一種機器翻譯模型訓練方法，其特征在于，所述方法包括：獲取訓練數據集和候選數據集；所述訓練數據集中包括一份或多份高資源語料及各份所述高資源語料對應的詞表，所述候選數據集中包括一份或多份低資源語料及各份所述低資源語料對應的詞表，所述高資源語料的數據量大于所述低資源語料的數據量，所述詞表用于表示分詞和詞向量的對應關系；采用所述訓練數據集中的語料對所述機器翻譯模型進行訓練，并在訓練過程中更新所述訓練數據集中各份語料對應的詞表；采用所述高資源語料對應的詞表更新所述低資源語料對應的詞表，并計算所述低資源語料對應的詞表的更新完成度，所述更新完成度用于表示采用所述高資源語料對應的詞表對所述低資源語料對應的詞表進行更新的進度；將詞表的所述更新完成度大于預設閾值的低資源語料加入到所述訓練數據集。

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