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龍圖騰網(wǎng)獲悉南京大學(xué)申請(qǐng)的專(zhuān)利基于神經(jīng)機(jī)器翻譯模型的翻譯方法、裝置和存儲(chǔ)介質(zhì)獲國(guó)家發(fā)明授權(quán)專(zhuān)利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專(zhuān)利權(quán)由國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN116090477B 。

龍圖騰網(wǎng)通過(guò)國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-09-19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(zhuān)利申請(qǐng)?zhí)?專(zhuān)利號(hào)為：202211424398.2，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06F40/58；該發(fā)明授權(quán)基于神經(jīng)機(jī)器翻譯模型的翻譯方法、裝置和存儲(chǔ)介質(zhì)是由黃書(shū)劍;施超敏;陳家駿設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2022-11-15向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專(zhuān)利申請(qǐng)。

本基于神經(jīng)機(jī)器翻譯模型的翻譯方法、裝置和存儲(chǔ)介質(zhì)在說(shuō)明書(shū)摘要公布了：本發(fā)明公開(kāi)了基于神經(jīng)機(jī)器翻譯模型的翻譯方法，翻譯基于自回歸解碼的方式，每一步生成下一個(gè)詞語(yǔ)，都是基于源端序列和已解碼生成的目標(biāo)端歷史序列，自回歸解碼的每一步解碼都包括如下：基于源端序列，通過(guò)神經(jīng)機(jī)器翻譯模型的編碼器來(lái)獲取基礎(chǔ)源端表示和控制器源端表示；基于目標(biāo)端歷史序列和基礎(chǔ)源端表示，獲取基礎(chǔ)目標(biāo)端表示、神經(jīng)機(jī)器翻譯模型的解碼器頂層交叉注意力層的模塊權(quán)重和權(quán)重向量；基于解碼器頂層交叉注意力層的權(quán)重向量，獲取待翻譯數(shù)字詞，翻譯為目標(biāo)端數(shù)字詞；基于基礎(chǔ)目標(biāo)端表示和翻譯的目標(biāo)端數(shù)字詞，綜合計(jì)算詞語(yǔ)概率。本發(fā)明補(bǔ)強(qiáng)了神經(jīng)機(jī)器翻譯模型的數(shù)字翻譯能力，解決對(duì)數(shù)字翻譯的準(zhǔn)確率缺乏保證，泛化能力差的問(wèn)題。

本發(fā)明授權(quán)基于神經(jīng)機(jī)器翻譯模型的翻譯方法、裝置和存儲(chǔ)介質(zhì)在權(quán)利要求書(shū)中公布了：1.基于神經(jīng)機(jī)器翻譯模型的翻譯方法，其特征在于：所述翻譯基于自回歸解碼的方式，每一步生成下一個(gè)詞語(yǔ)yj，都是基于源端序列和已解碼生成的目標(biāo)端歷史序列Yj-1={y0，y1，…yj-1}，所述自回歸解碼的每一步的解碼過(guò)程中都包括以下步驟： S1：基于所述源端序列，通過(guò)神經(jīng)機(jī)器翻譯模型的編碼器來(lái)獲取基礎(chǔ)源端表示和控制器源端表示； S2：基于所述目標(biāo)端歷史序列和所述基礎(chǔ)源端表示，獲取基礎(chǔ)目標(biāo)端表示、神經(jīng)機(jī)器翻譯模型的解碼器頂層交叉注意力層的模塊權(quán)重和權(quán)重向量； S3：基于所述神經(jīng)機(jī)器翻譯模型的解碼器頂層交叉注意力層的權(quán)重向量，獲取待翻譯數(shù)字詞，翻譯為目標(biāo)端數(shù)字詞； S4：基于所述基礎(chǔ)目標(biāo)端表示和翻譯的所述目標(biāo)端數(shù)字詞，綜合計(jì)算詞語(yǔ)概率； 所述基于所述源端序列，通過(guò)神經(jīng)機(jī)器翻譯模型的編碼器來(lái)獲取基礎(chǔ)源端表示和控制器源端表示的具體步驟包括如下： 設(shè)源端序列X={x1，x2，…xm}，i={1，2，…m}，其中，xi表示源端句子中第i個(gè)子詞，其中，源端序列采用BPE分詞，數(shù)字詞采用字符級(jí)分詞； 將分詞后的源端序列X輸入至Transformer翻譯模型的編碼器中，編碼得到基礎(chǔ)源端表示向量序列E{e1，e2，…em}，i={1，2，…m}，其中，ei表示源端句子中第i個(gè)子詞； 設(shè)源端數(shù)字標(biāo)簽序列Lsrc={l1，l2，…lm}，i={1，2，…m}，其中，li表示第i個(gè)子詞是數(shù)字或數(shù)字的子詞，若第i個(gè)子詞不是數(shù)字或數(shù)字的子詞，則li=0； 將所述源端數(shù)字標(biāo)簽序列Lsrc通過(guò)標(biāo)簽詞向量編碼，得到標(biāo)簽詞向量序列El={el1，el2，…elm}，i={1，2，…m}，其中，eli表示第i個(gè)子詞的數(shù)字標(biāo)簽詞向量； 按元素連接基礎(chǔ)源端表示向量與標(biāo)簽詞向量，得到連接向量H0={h01，h02，…h(huán)0m}，i={1，2，…m}，其中，h0i=ei｜eli，“｜”表示向量連接，eli表示源語(yǔ)言句子中第i個(gè)子詞對(duì)應(yīng)的連接向量； 經(jīng)過(guò)控制器編碼器編碼得到控制器源端表示H={h1，h2，…h(huán)m},所述控制器編碼器構(gòu)成如下： 其中,FFN表示全連接神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，acti表示任意激活函數(shù)； 所述基于所述神經(jīng)機(jī)器翻譯模型的解碼器頂層交叉注意力層的權(quán)重向量，獲取待翻譯數(shù)字詞，翻譯為目標(biāo)端數(shù)字詞的具體步驟包括如下： 根據(jù)所述交叉注意力層的權(quán)重向量wj，得到權(quán)重最大的位置是這一步待翻譯的子詞，由此獲得待翻譯的數(shù)字詞位置k=argmax（wj）； 數(shù)字翻譯模塊通過(guò)規(guī)則獲取包含源端第k個(gè)子詞的完整數(shù)字詞，若第k個(gè)子詞不是數(shù)字詞，則令tj=0，若第k個(gè)子詞是數(shù)字詞，則將該完整數(shù)字詞輸入數(shù)字翻譯模塊，以所述規(guī)則的方式翻譯為目標(biāo)語(yǔ)言的數(shù)字詞Nj={nj 1，nj 2，…nj pj}，其中，ni表示目標(biāo)語(yǔ)言的數(shù)字詞的第i個(gè)子詞； 若在第j步前，已有翻譯過(guò)的數(shù)字詞Nl={nl 1，nl 2，…nl pl}，且l+pl＞j，則跳過(guò)翻譯該完整數(shù)字詞的步驟，否則令l：=j且Nl：=Nj。

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