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申请/专利权人：昆明理工大学
摘要：本发明涉及基于模型不确定性约束的半监督汉缅神经机器翻译方法及装置，属于自然语言处理领域。针对汉语‑缅甸语双语资源稀缺、结构差异较大的特点，故提出了本发明的方法及装置，本发明方法主要包括汉语‑缅甸语文本数据预处理、模型不确定性注意力机制、模型不确定性约束的半监督汉缅神经机器翻译训练算法、汉语‑缅甸语互译模型等四个部分构成。本发明所提方法在Transformer网络中利用基于变分推断的蒙特卡洛Dropout构建模型不确定性注意力机制，能够有效获取到能够区分噪声数据的句子向量表征，提升汉语‑缅甸语神经机器翻译性能，对汉语‑东南亚语神经机器翻译具有理论和实际应用价值。
主权项：1.基于模型不确定性约束的半监督汉缅神经机器翻译方法，其特征在于：所述方法的具体步骤如下：Step1、对汉语-缅甸语文本数据进行预处理：将汉语-缅甸语文本数据进行数据清洗、编码转换、长度比过滤、分词处理；Step2、模型不确定性注意力机制的获取：句子编码表征捕捉到上下文的模型不确定性值，编码时对模型不确定值较大词给予更多的关注；Step3、模型不确定性为约束的汉缅神经机器翻译训练算法：将回译过程的模型不确定性融进Transformer编码端每一层表征，提升汉语-缅甸语回译任务翻译性能；Step4、通过使用训练好的汉语-缅甸语互译模型，实现汉语到缅甸语的翻译和缅甸语到汉语的翻译。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 昆明理工大学 基于模型不确定性约束的半监督汉缅神经机器翻译方法及装置
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