一种基于多分支网络结构加速翻译模型训练速度的方法
基本信息
| 申请号 | CN202110637196.5 | 申请日 | - |
| 公开（公告）号 | CN113392655A | 公开（公告）日 | 2021-09-14 |
| 申请公布号 | CN113392655A | 申请公布日 | 2021-09-14 |
| 分类号 | G06F40/58（2020.01）I;G06F40/289（2020.01）I;G06N3/04（2006.01）I;G06N3/08（2006.01）I | 分类 | 计算；推算；计数; |
| 发明人 | 杜权;刘兴宇;徐萍 | 申请（专利权）人 | 沈阳雅译网络技术有限公司 |
| 代理机构 | 沈阳新科知识产权代理事务所（特殊普通合伙） | 代理人 | 李晓光 |
| 地址 | 110004辽宁省沈阳市和平区三好街78号东软电脑城C座11层 | ||
| 法律状态 | - | ||
摘要
| 摘要 | 本发明涉及一种基于多分支网络结构加速翻译模型训练速度的方法，步骤为：清洗来自公开数据集的训练数据，去除数据中包含乱码的句子，分别对双语数据进行分词、去重和平行语料的长度比过滤，得到可靠的双语数据；修改开源的翻译模型结构，构建新的多分支翻译模型；使用与翻译模型不同的训练策略对多分支翻译模型进行训练；用户向模型输入源文，多分支翻译模型使用束搜索进行模型推断，生成用户输入源文的译文。本发明更加有效地学习语料知识，在能保证模型性能的条件下，具有更快的训练速度，一定程度上缓解了传统模型训练较慢的缺陷，将多分支网络结构成功地运用在了神经机器翻译中，完备了多分支网络在神经机器翻译中的应用。 |
