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申请/专利权人：四川语言桥信息技术有限公司
摘要：本发明属于机器翻译技术领域，提供了一种基于数据增强和多任务训练改善APE模型的方法、系统及可读存储介质，其中方法包括：步骤S1：训练一个NMT模型作为预训练模型；步骤S2：将训练集的源语言句子输入NMT模型中，生成n个最佳翻译结果的译文序列,并随机挑选出一个译文序列作为额外的机翻译文mt^；步骤S3：以多任务共享参数的方式对NMT模型进行微调；其中，多任务包括changeunchange分类任务和APE任务，共享参数为NMT模型的编码器参数。采用本发明，能够有效地检测和纠正高质量NMT系统所造成的错误，经测试，TER和BLEU在开发数据集上与baseline模型相比的得分提高了‑2.848和+3.74。
主权项：1.一种基于数据增强和多任务训练改善APE模型的方法，其特征在于，包括：步骤S1：训练一个NMT模型作为预训练模型；步骤S2：将训练集的源语言句子输入NMT模型中，生成n个最佳翻译结果的译文序列,并随机挑选出一个译文序列作为额外的机翻译文mt^；步骤S3：以多任务共享参数的方式对NMT模型进行微调，以此提高APE任务效果；其中，所述多任务包括changeunchange分类任务和APE任务，共享参数为NMT模型的编码器参数。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 四川语言桥信息技术有限公司 基于数据增强和多任务训练改善APE模型的方法、系统及可读存储介质
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