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摘要：本发明公开了一种利用单语和双语知识的机器翻译模型构建方法和系统，方法包括：获取样本数据集合，所述样本数据集合包括单语数据和双语数据；通过所述单语数据对预设的编码模块和解码模块进行参数更新，得到第一网络参数，并通过所述双语数据对预设的转换模块进行参数更新，得到第二网络参数，进而根据所述第一网络参数和所述第二网络参数训练得到神经网络模型；对所述神经网络模型进行测试，得到机器翻译模型。本发明能够有效避免在神经网络训练过程中的灾难性遗忘问题，提升模型的泛化能力，且在模型微调阶段只需优化转换模块的网络参数，能够显著减少所需的计算资源，提高模型训练效率，可广泛应用于自然语言处理技术领域。
主权项：1.一种利用单语和双语知识的机器翻译模型构建方法，其特征在于，包括以下步骤：获取样本数据集合，所述样本数据集合包括单语数据和双语数据；通过所述单语数据对预设的编码模块和解码模块进行参数更新，得到第一网络参数，并通过所述双语数据对预设的转换模块进行参数更新，得到第二网络参数，进而根据所述第一网络参数和所述第二网络参数训练得到神经网络模型；对所述神经网络模型进行测试，得到机器翻译模型。
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百度查询： 澳门大学 一种利用单语和双语知识的机器翻译模型构建方法和系统
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