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摘要：本发明提出了一种基于预训练模型和数据增强技术的“中‑英”条件时态机器翻译方法，用于增强“中‑英”机器翻译时条件时态的翻译效果，进而提高翻译系统总体的翻译表达能力，提高用户满意度。本发明主要分为四个主要环节：利用自注意力机制对英文的上下文时态信息进行编码、利用预训练模型Chinese‑BERT构建一个条件时态分类器、设计了一个条件时态数据增强算法以及基于篇章级机器翻译模型HAN‑NMT构建的条件时态翻译器和非条件时态翻译器。这一方法为“中‑英”机器翻译中条件时态翻译效果问题提供了一个最前沿的基于预训练模型和数据增强算法的优化方案，同时也为“中‑英”翻译和其他语种翻译中时态的优化问题提供了可以借鉴的思路。
主权项：1.一种基于预训练模型和数据增强技术的“中-英”条件时态机器翻译方法，其特征在于利用预训练模型Chinese-BERT和条件时态数据增强算法将传统的“中-英”机器翻译方法细分为“分类-翻译-融合”三大过程，并且额外引入了基于自注意力机制的上下文时态信息，以提升“中-英”机器翻译中条件时态的翻译效果。
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百度查询： 南京大学 一种基于预训练模型和数据增强技术的“中-英”条件时态机器翻译方法
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