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申请/专利权人：上海一者信息科技有限公司
摘要：本发明公开了一种机翻译文细粒度错误类型识别和定位方法，涉及机器翻译识别技术领域，其技术方案要点是一种机翻译文细粒度错误类型识别方法，所述识别方法采用细粒度评估，能够帮助译者更好地定位和修改译文错误。因此，将细粒度错误类型预测视为一种文本序列标注任务，输入原文和机翻译文，通过双塔编码器获取原文和译文文本特征，利用交叉编码器获取原文和译文之间的交叉特征，最后能够输出机翻译文的单词级别错误类型，从而便于使用者快速找出机翻译文的错误类型和错误位置。解决了传统的粗粒度评估方式，只对机翻译文的整体评估，需要译者自行查找错误位置，因此在使用的过程中存在不便利的问题。
主权项：1.一种机翻译文细粒度错误类型识别方法，其特征在于，所述识别方法包括以下步骤：步骤一：获取原文文本特征和机翻译文文本特征，对原文文本特征和机翻译文文本特征进行分词，得到原文文本分词后的单词或字符的集合，以及机翻译文文本分词后的单词或字符的集合；步骤二：从原文文本分词后的单词或字符的集合中，生成原文词向量和原文位置向量，将原文词向量和原文位置向量相加，获取原文单词或字符的向量表征；将原文词向量和原文位置向量正则化处理，获取原文单词或者字符向量表征的集合；步骤三：从机翻译文文本分词后的单词或字符的集合中，生成译文词向量和译文位置向量，将译文词向量和译文位置向量相加，获取译文单词的向量表征；将译文词向量和译文位置向量正则化处理，获取译文单词或者字符向量表征的集合；步骤四：输入原文单词或字符的向量表征，输出反映原文上下文特征的向量表征；步骤五：输入译文单词或字符的向量表征，输出反映译文上下文特征的向量表征；步骤六：输入原文单词或字符的向量表征以及译文单词或字符的向量表征，以译文单词或字符的向量表征为基准，输出原文单词或字符的向量表征与译文单词或字符的向量表征交叉的交互向量；步骤七：将译文单词或字符的向量表征和交互向量相加拼接，输出拼接向量；步骤八：输入拼接向量，输出所有译文单词或字符的错误类型预测概率分布，对每个译文单词或字符选取概率最高的错误类型，根据不同错误类型的赋值，输出与单词级别的错误类型对应的预测值。
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百度查询： 上海一者信息科技有限公司 一种机翻译文细粒度错误类型识别和定位方法
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