公开(公告)号：CN108874785B

公开(公告)日：2020-11-03

申请号：CN201810555273.0

申请日：2018-06-01

Applicant: 清华大学 ,  北京搜狗科技发展有限公司

Inventor： 刘洋 ,  丁延卓 ,  栾焕博 ,  孙茂松 ,  翟飞飞 ,  许静芳

IPC: G06F40/44 ,  G06F40/58 ,  G06F40/279

Abstract: 本发明实施例提供一种翻译处理方法及系统，其中方法包括：获取源语言的语句；将所述源语言的语句进行编码，得到向量序列，所述向量序列包括由从所述语句分得的各个分词分别转换成的词向量；根据所述向量序列逐词地预测目标语言中相应的候选词；根据预测得到的候选词生成目标语言的语句，在任一所述候选词的预测处理中，从预设的翻译词表中获取多个初选词，根据预先训练的机器翻译模型计算每个初选词的翻译概率，以根据所述翻译概率从所述初选词中选取所述候选词。本发明实施例使得数据稀疏的语言对可以获得更佳的翻译质量。

公开(公告)号：CN108874785A

公开(公告)日：2018-11-23

申请号：CN201810555273.0

申请日：2018-06-01

Applicant: 清华大学 ,  北京搜狗科技发展有限公司

Inventor： 刘洋 ,  丁延卓 ,  栾焕博 ,  孙茂松 ,  翟飞飞 ,  许静芳

IPC: G06F17/28 ,  G06F17/27

Abstract: 本发明实施例提供一种翻译处理方法及系统，其中方法包括：获取源语言的语句；将所述源语言的语句进行编码，得到向量序列，所述向量序列包括由从所述语句分得的各个分词分别转换成的词向量；根据所述向量序列逐词地预测目标语言中相应的候选词；根据预测得到的候选词生成目标语言的语句，在任一所述候选词的预测处理中，从预设的翻译词表中获取多个初选词，根据预先训练的机器翻译模型计算每个初选词的翻译概率，以根据所述翻译概率从所述初选词中选取所述候选词。本发明实施例使得数据稀疏的语言对可以获得更佳的翻译质量。

公开(公告)号：CN108596337A

公开(公告)日：2018-09-28

申请号：CN201810416509.2

申请日：2018-05-03

Applicant: 清华大学

Inventor： 刘洋 ,  张嘉成 ,  丁延卓 ,  栾焕博 ,  孙茂松

IPC: G06N3/08 ,  G06N3/04

CPC classification number: G06N3/08 ,  G06N3/04

Abstract: 本发明提供一种神经网络中向量相关性计算方法及系统，所述方法包括：S1，根据目标神经网络的拓扑结构，获取所述目标神经网络中各输入层神经元到所述目标神经网络中各输出层神经元之间的路径；其中，所述输入层神经元用于输入端向量的输入，所述输出层神经元用于输出端向量的输出；S2，计算从各所述输入层神经元到各所述输出层神经元的路径总得分，根据所述路径总得分获取所述输入端向量与所述输出端向量之间的相关性。本发明可以正向传播相关性，并在前向计算中使用得到的相关性，应用范围广。