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公开(公告)号：CN108021549B
公开(公告)日：2019-08-13
申请号：CN201610982039.7
申请日：2016-11-04
Applicant: 华为技术有限公司
Abstract: 本发明公开了序列转换方法及装置，其中序列转换方法包括：接收源端序列；将所述源端序列转换为源端向量表示序列；根据所述源端向量表示序列获取至少两个候选目标端序列，以及所述至少两个候选目标端序列中每一个候选目标端序列的翻译概率值；对所述每一个候选目标端序列的翻译概率值进行调整；根据所述每一个候选目标端序列的调整后的翻译概率值，从所述至少两个候选目标端序列中选择输出目标端序列；输出所述输出目标端序列。使用本发明，能够在进行序列转换时提高目标端序列相对于源端序列的忠诚度。
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公开(公告)号：CN108932231B
公开(公告)日：2023-07-18
申请号：CN201710386617.5
申请日：2017-05-26
Applicant: 华为技术有限公司
Abstract: 本公开提供了一种机器翻译方法及装置，属于通信网络技术领域。所述方法包括：获取待翻译的源文档，所述源文档包括源语种的至少一个字符；分别通过多个机器翻译装置，将所述源文档转换为多个目标文档，其中，一个机器翻译装置用于将所述源文档翻译为一个目标文档，所述目标文档包括目标语种的至少一个字符，所述源语种和所述目标语种不同；分别确定每个目标文档的每个预设特征的特征值；根据所述每个目标文档的每个预设特征的特征值，确定所述每个目标文档的推荐度；根据所述每个目标文档的推荐度，输出推荐度最高的目标文档。本公开由于通过多个机器翻译装置翻译目标文档，根据每个目标文档的推荐度，输出目标文档，从而提高了机器翻译的准确性。
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公开(公告)号：CN108932231A
公开(公告)日：2018-12-04
申请号：CN201710386617.5
申请日：2017-05-26
Applicant: 华为技术有限公司
IPC: G06F17/28
Abstract: 本公开提供了一种机器翻译方法及装置，属于通信网络技术领域。所述方法包括：获取待翻译的源文档，所述源文档包括源语种的至少一个字符；分别通过多个机器翻译装置，将所述源文档转换为多个目标文档，其中，一个机器翻译装置用于将所述源文档翻译为一个目标文档，所述目标文档包括目标语种的至少一个字符，所述源语种和所述目标语种不同；分别确定每个目标文档的每个预设特征的特征值；根据所述每个目标文档的每个预设特征的特征值，确定所述每个目标文档的推荐度；根据所述每个目标文档的推荐度，输出推荐度最高的目标文档。本公开由于通过多个机器翻译装置翻译目标文档，根据每个目标文档的推荐度，输出目标文档，从而提高了机器翻译的准确性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN107766319B
公开(公告)日：2021-05-18
申请号：CN201610698139.7
申请日：2016-08-19
Applicant: 华为技术有限公司
IPC: G06F40/205 , G06F40/58 , G06N3/02
Abstract: 本发明公开了序列转换方法及装置，其中序列转换方法包括：获取源端序列；获取参考上下文向量；将所述源端序列转换为源端上下文向量；根据所述参考上下文向量和所述源端上下文向量获取权重向量；使用所述权重向量对所述源端上下文向量和所述参考上下文向量进行加权；使用加权后的源端上下文向量和加权后的参考上下文向量预测与所述源端上下文向量对应的目标端上下文向量；根据所述目标端上下文向量获取目标端序列。使用本发明，能够在进行序列转换时提高目标端序列相对于源端序列的忠诚度。
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公开(公告)号：CN108664512B
公开(公告)日：2021-02-09
申请号：CN201710209192.0
申请日：2017-03-31
Applicant: 华为技术有限公司
Abstract: 本申请公开了一种文本对象分类方法及装置，属于互联网技术领域。所述方法包括：获取第i层节点的节点特征，节点特征为第一类特征和第二类特征拼接后的拼接特征，或者，第二类特征，第一类特征通过人工特征工程提取，第二类特征通过机器学习，每个第i+1层节点对应有神经网络；将属于同一个第i+1层节点的各个第i层节点的节点特征输入第i+1层节点对应的神经网络，得到第i+1层节点的第二类特征；当第i+1层节点是根节点时，将根节点的节点特征输入分类器，通过分类器输出文本对象的类别标签。本申请解决了通过神经网络提取到的特征比较片面，进而影响到分类结果的准确的问题，能够提取更加全面的特征，提高分类结果的准确性。
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公开(公告)号：CN107766319A
公开(公告)日：2018-03-06
申请号：CN201610698139.7
申请日：2016-08-19
Applicant: 华为技术有限公司
CPC classification number: G06F17/27 , G06F17/2705 , G06F17/289 , G06N3/02
Abstract: 本发明公开了序列转换方法及装置，其中序列转换方法包括：获取源端序列；获取参考上下文向量；将所述源端序列转换为源端上下文向量；根据所述参考上下文向量和所述源端上下文向量获取权重向量；使用所述权重向量对所述源端上下文向量和所述参考上下文向量进行加权；使用加权后的源端上下文向量和加权后的参考上下文向量预测与所述源端上下文向量对应的目标端上下文向量；根据所述目标端上下文向量获取目标端序列。使用本发明，能够在进行序列转换时提高目标端序列相对于源端序列的忠诚度。
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公开(公告)号：CN108664512A
公开(公告)日：2018-10-16
申请号：CN201710209192.0
申请日：2017-03-31
Applicant: 华为技术有限公司
Abstract: 本申请公开了一种文本对象分类方法及装置，属于互联网技术领域。所述方法包括：获取第i层节点的节点特征，节点特征为第一类特征和第二类特征拼接后的拼接特征，或者，第二类特征，第一类特征通过人工特征工程提取，第二类特征通过机器学习，每个第i+1层节点对应有神经网络；将属于同一个第i+1层节点的各个第i层节点的节点特征输入第i+1层节点对应的神经网络，得到第i+1层节点的第二类特征；当第i+1层节点是根节点时，将根节点的节点特征输入分类器，通过分类器输出文本对象的类别标签。本申请解决了通过神经网络提取到的特征比较片面，进而影响到分类结果的准确的问题，能够提取更加全面的特征，提高分类结果的准确性。
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公开(公告)号：CN108021549A
公开(公告)日：2018-05-11
申请号：CN201610982039.7
申请日：2016-11-04
Applicant: 华为技术有限公司
Abstract: 本发明公开了序列转换方法及装置，其中序列转换方法包括：接收源端序列；将所述源端序列转换为源端向量表示序列；根据所述源端向量表示序列获取至少两个候选目标端序列，以及所述至少两个候选目标端序列中每一个候选目标端序列的翻译概率值；对所述每一个候选目标端序列的翻译概率值进行调整；根据所述每一个候选目标端序列的调整后的翻译概率值，从所述至少两个候选目标端序列中选择输出目标端序列；输出所述输出目标端序列。使用本发明，能够在进行序列转换时提高目标端序列相对于源端序列的忠诚度。
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