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龍圖騰網(wǎng)獲悉北京百度網(wǎng)訊科技有限公司申請的專利語料對齊方法、相關(guān)裝置及計算機(jī)程序產(chǎn)品獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN114818749B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-09-09發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號為：202210553240.9，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06F40/58；該發(fā)明授權(quán)語料對齊方法、相關(guān)裝置及計算機(jī)程序產(chǎn)品是由王曦陽;張睿卿;何中軍;李芝;吳華設(shè)計研發(fā)完成，并于2022-05-19向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本語料對齊方法、相關(guān)裝置及計算機(jī)程序產(chǎn)品在說明書摘要公布了：本公開提供了語料對齊方法、裝置、電子設(shè)備、計算機(jī)可讀存儲介質(zhì)及計算機(jī)程序產(chǎn)品，涉及機(jī)器翻譯、自然語言處理、深度學(xué)習(xí)等人工智能技術(shù)領(lǐng)域。該方法的一具體實(shí)施方式包括：獲取由語種不同的第一語料和第二語料構(gòu)成的初始語料對后，將正向條件概率和反向條件概率均大于第一閾值的初始語料對確定為目標(biāo)語料對，然后，利用預(yù)設(shè)的翻譯模型確定該目標(biāo)語料對的語義匹配概率，最后，對該語義匹配概率大于第二閾值的目標(biāo)語料對中的第一語料和第二語料，進(jìn)行語料對齊處理。該實(shí)施方式可降低基于統(tǒng)計學(xué)概率篩選匹配對時的概率閾值要求，使得保證第一語料和第二語料語義對應(yīng)關(guān)系準(zhǔn)確率的前提下，召回更多在統(tǒng)計層面上不顯著的詞對，提升語料的對齊質(zhì)量。

本發(fā)明授權(quán)語料對齊方法、相關(guān)裝置及計算機(jī)程序產(chǎn)品在權(quán)利要求書中公布了：1.一種語料對齊方法，包括： 獲取由語種不同的第一語料和第二語料構(gòu)成的初始語料對； 確定所述初始語料對的正向條件概率和反向條件概率，并將所述正向條件概率和所述反向條件概率均大于第一閾值的初始語料對確定為目標(biāo)語料對； 利用預(yù)設(shè)的翻譯模型確定所述目標(biāo)語料對的語義匹配概率，包括：將所述目標(biāo)語料對輸入預(yù)設(shè)的第一翻譯模型，得到輸出的參考第一語料和參考第二語料；其中，所述第一翻譯模型用于在所述第一語料和所述第二語料分別對應(yīng)的兩個語種之間進(jìn)行語料翻譯；根據(jù)所述目標(biāo)語料對中的第二語料與所述參考第二語料之間的相似度，生成正向翻譯概率；根據(jù)所述目標(biāo)語料對中的第一語料與所述參考第一語料之間的相似度，生成反向翻譯概率；基于所述正向翻譯概率和所述反向翻譯概率，確定所述目標(biāo)語料對的語義匹配概率；或者將所述目標(biāo)語料對輸入預(yù)設(shè)的第二翻譯模型，得到輸出的正向關(guān)聯(lián)概率；其中，所述第二翻譯模型用于確定將所述第一語料翻譯至所述第二語料的語種下所得到內(nèi)容為所述第二語料的關(guān)聯(lián)概率；將所述目標(biāo)語料對輸入預(yù)設(shè)的第三翻譯模型，得到輸出的反向關(guān)聯(lián)概率；其中，所述第三翻譯模型用于確定將所述第二語料翻譯至所述第一語料的語種下所得到的內(nèi)容為所述第一語料的關(guān)聯(lián)概率；基于所述正向關(guān)聯(lián)概率和所述反向關(guān)聯(lián)概率，確定所述目標(biāo)語料對的語義匹配概率； 對所述語義匹配概率大于第二閾值的目標(biāo)語料對中的第一語料和第二語料，進(jìn)行語料對齊處理。

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