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申请/专利权人：清华大学
摘要：本发明提供一种基于数据增强的低资源神经机器翻译方法及系统，其中方法包括：确定待翻译的真实数据；将所述待翻译的真实数据输入至神经机器翻译模型，得到所述神经机器翻译模型输出的神经机器翻译结果；其中，所述神经机器翻译模型是基于包括低资源语言对上的平行语料和单语语料在内的原始真实数据进行数据增强后对低资源神经机器翻译模型训练后得到的。本发明实施例实现了将稀疏数据应用到低资源神经机器翻译的神经机器翻译模型，能够高效、准确地解决低资源神经机器翻译中的资源匮乏问题。
主权项：1.一种基于数据增强的低资源神经机器翻译方法，其特征在于，包括：确定待翻译的真实数据；将所述待翻译的真实数据输入至神经机器翻译模型，得到所述神经机器翻译模型输出的神经机器翻译结果；其中，所述神经机器翻译模型是基于包括低资源语言对上的平行语料和单语语料在内的原始真实数据进行数据增强后对低资源神经机器翻译模型训练后得到的；所述神经机器翻译模型是基于包括低资源语言对上的平行语料和单语语料在内的原始真实数据进行数据增强后对低资源神经机器翻译模型训练后得到的，包括：获取包括低资源语言对上的平行语料和单语语料在内的原始真实数据，并对所述原始真实数据进行负采样得到负样本数据；基于所述原始真实数据和所述负样本数据训练判别器子模型，得到评价模型；基于编辑距离的数据增强将所述原始真实数据构建成伪数据，并基于所述评价模型对所述伪数据进行筛选得到筛选数据；将所述筛选数据和所述原始真实数据合并构建增强数据，利用所述增强数据并基于注意力机制的编码器解码器翻译框架训练低资源神经机器翻译模型，得到所述神经机器翻译模型。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 清华大学 基于数据增强的低资源神经机器翻译方法及系统
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