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申请/专利权人：谷歌有限责任公司
摘要：本技术解决了神经机器翻译中的分歧。编码器模块接收给定文本范例并且生成给定文本范例的编码表示。解码器模块接收编码表示和一组翻译前缀。解码器模块输出无界函数，该无界函数与一组词元相对应，该组词元与给定文本样本和该组翻译前缀中的翻译前缀的每个对相关联。每个词元在每个时间步处在范例的词表中被指派介于0至1之间的概率。对数几率模块基于无界函数来针对每个词元生成对应的有界条件概率，其中概率在每个时间步处未在词表上进行归一化。具有正损失分量和经缩放负损失分量的损失函数模块识别一组目标文本中的每个目标文本是否是范例的有效翻译。
主权项：1.一种被配置用于机器翻译模型的系统，所述系统包括：存储器，所述存储器被配置为存储呈源语言的一组文本范例和呈与所述源语言不同的一种或多种语言的一组重写文本；以及一个或多个处理元件，所述一个或多个处理元件操作地耦合到所述存储器，所述一个或多个处理元件将所述机器翻译模型实现为神经网络，所述神经网络具有：编码器模块，所述编码器模块包括编码器神经网络，所述编码器神经网络被配置为接收给定文本范例x=x1,...,x|x|并且生成所述给定文本范例的编码表示；解码器模块，所述解码器模块包括解码器神经网络，所述解码器神经网络被配置为接收所述编码表示和一组翻译前缀yi=y1,...,yi-1并且输出无界函数fx,yi，所述无界函数与一组词元相对应，所述一组词元与所述给定文本范例x和所述一组翻译前缀yi中的翻译前缀的每个对相关联，其中每个词元在每个时间步处在所述给定文本范例的词表中被指派介于0至1之间的概率；对数几率模块，所述对数几率模块被配置为作用于所述无界函数以针对每个词元生成对应的有界条件概率，其中所述条件概率在每个时间步处未在所述词表上进行归一化；以及损失函数模块，所述损失函数模块具有正损失分量和经缩放负损失分量，其中所述损失函数模块被配置为识别一组目标文本中的每个目标文本是否是所述给定文本范例的有效翻译。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 谷歌有限责任公司 神经机器翻译中的分歧建模
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