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公开(公告)号：CN117973401A
公开(公告)日：2024-05-03
申请号：CN202410159513.0
申请日：2024-02-04
Applicant: 昆明理工大学
IPC: G06F40/58 , G06F40/45 , G06F18/10 , G06F18/21 , G06N3/0455
Abstract: 本发明涉及基于语序增强重建的神经机器翻译方法，属于自然语言处理技术领域。由于不同语种之间存在语序差异，容易出现含有局部语序噪声的输入句子，神经机器翻译模型在面临此类噪声输入时无法产生正确的翻译。为了缓解局部语序噪声带来的影响，本发明提出了基于语序增强重建的神经机器翻译方法，首先通过局部语序噪声生成模块构造噪声数据，其次在编码端引入噪声重建模块和位置预测模块，使模型理解句子的正确位置信息并将噪声表示恢复为干净表示，解码端在翻译损失的基础上引入KL损失，使模型对噪声句子的预测结果趋近于干净句子。通过上述模块，能使模型学习到抵御局部语序噪声的能力，大幅提升模型的鲁棒性。
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