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摘要：本专利提出了一种用于多语言翻译的方法流程，即，高资源语言优先的机器翻译方法HLT‑MT，其特征在于包含两阶段的训练框架——高资源特定语言训练与低资源迁移学习。高资源特定语言训练主要包含以下几个步骤：用跨语言预训练编码器模型XLM‑R对多语言模型初始化，获得目标语言共享特征，生成确定翻译方向下的语言特异性表示此表示最终会用来生成目标句子。低资源迁移学习则主要包含以下几个步骤：使用共享参数生成的底层特征进行低资源目标句生成，在高资源双语语料库Dh和低资源双语语料库Dl上联合训练多语言模型。实验表明，本办法可以有效缓解由不同语言导致的梯度负面干扰问题，具有较好的意义。
主权项：1.一种用于多语言翻译的方法流程高资源语言优先的机器翻译方法HLT-MT，其特征在于包含两阶段的训练框架，高资源特定语言训练与低资源迁移学习。S1、所述的高资源特定语言训练步骤：用跨语言预训练编码器模型XLM-R对多语言模型初始化，获得目标语言共享特征，生成确定翻译方向下的语言特异性表示，此表示最终会用来生成目标句子。S2、所述的低资源迁移学习步骤：使用共享参数生成的底层特征进行低资源目标句生成，在高资源双语语料库Dh和低资源双语语料库Dl上联合训练多语言模型。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 北京航空航天大学 一种用于多语言翻译的高资源语言优先的机器翻译方法
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