清华大学刘洋获国家专利权
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龙图腾网获悉清华大学申请的专利一种机器翻译模型的知识学习方法和装置获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN115511078B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-26发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202211204260.1，技术领域涉及：G06N5/022；该发明授权一种机器翻译模型的知识学习方法和装置是由刘洋;张原驰;李鹏;孙茂松设计研发完成，并于2022-09-29向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种机器翻译模型的知识学习方法和装置在说明书摘要公布了：本发明提供一种机器翻译模型的知识学习方法和装置，包括：构建迁移数据集；分别利用机器翻译教师模型和机器翻译学生模型翻译迁移数据集每一条样本的原文，得到迁移数据集每一条样本的第一候选词概率分布和第二候选词概率分布；根据迁移数据集每一条样本的第一候选词概率分布、第二候选词概率分布以及标准候选词概率分布，确定迁移数据集每一条样本的迁移损失；基于迁移数据集每一条样本的第一候选词概率分布和迁移损失，实现机器翻译学生模型对机器翻译教师模型的知识学习。本发明通过迁移损失，使机器翻译学生模型从机器翻译教师模型中学习到互补性知识，实现机器翻译学生模型的知识累积，进而提升机器翻译学生模型的翻译性能。
本发明授权一种机器翻译模型的知识学习方法和装置在权利要求书中公布了：1.一种机器翻译模型的知识学习方法，其特征在于，所述方法包括： 构建迁移数据集； 利用机器翻译教师模型翻译所述迁移数据集每一条样本的原文，得到所述迁移数据集每一条样本的第一候选词概率分布； 利用机器翻译学生模型翻译所述迁移数据集每一条样本的原文，得到所述迁移数据集每一条样本的第二候选词概率分布； 根据所述迁移数据集每一条样本的第一候选词概率分布、第二候选词概率分布以及标准候选词概率分布，确定所述迁移数据集每一条样本的迁移损失； 基于所述迁移数据集每一条样本的第一候选词概率分布和迁移损失，实现所述机器翻译学生模型对所述机器翻译教师模型的知识学习； 其中，所述机器翻译学生模型与所述机器翻译教师模型，均用于实现预设语言对下的语言翻译；所述迁移数据集中每一条样本均由预设语言对下的原文分词和译文分词构成，确定唯一的标准候选词概率分布。
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