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申请/专利权人：腾讯科技(深圳)有限公司
摘要：本申请公开了一种翻译模型的训练方法、文本翻译方法、装置、设备及介质，属于计算机技术领域。所述方法包括：获取样本文本；将样本文本输入n个编码子模型，通过n个编码子模型中的每个编码子模型依次进行特征提取，得到n个编码子模型输出的编码特征；将编码特征输入m个解码子模型，通过m个解码子模型中的每个解码子模型依次进行特征提取，得到m个解码子模型输出的解码特征；根据解码特征预测样本文本的样本翻译结果；根据样本文本的真实翻译结果与样本翻译结果的误差，更新翻译模型的模型参数。本申请可以使翻译模型即使层数加深也能成功训练收敛，提升了模型的稳定性。因此能够提升翻译模型的性能，从而提升文本翻译的质量。
主权项：1.一种翻译模型的训练方法，其特征在于，所述翻译模型包括级联的n个编码子模型和级联的m个解码子模型，每个所述编码子模型和每个所述解码子模型包括级联的层规范化层和子网络层，n为大于或等于2的正整数，m为大于或等于3的正整数，所述方法包括：获取样本文本；将所述样本文本输入所述n个编码子模型，通过所述n个编码子模型中的每个所述编码子模型依次进行特征提取，得到所述n个编码子模型输出的编码特征；其中，每个所述编码子模型用于依次通过所述层规范化层和所述子网络层进行特征提取，以及通过所述层规范化层的输入位置和输出位置的残差连接，对所述编码子模型的特征提取结果进行处理；将所述编码特征输入所述m个解码子模型，通过所述m个解码子模型中的每个所述解码子模型依次进行特征提取，得到所述m个解码子模型输出的解码特征；其中，每个所述解码子模型用于依次通过所述层规范化层和所述子网络层进行特征提取，以及通过所述残差连接对所述解码子模型的特征提取结果进行处理；根据所述解码特征预测所述样本文本的样本翻译结果；根据所述样本文本的真实翻译结果与所述样本翻译结果的误差，更新所述翻译模型的模型参数。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 腾讯科技(深圳)有限公司 翻译模型的训练方法、文本翻译方法、装置、设备及介质
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