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龍圖騰網(wǎng)獲悉平安科技(深圳)有限公司申請的專利一種翻譯模型訓練方法、翻譯方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì)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：CN119476316B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-09-26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：202411550155.2，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06F40/58；該發(fā)明授權(quán)一種翻譯模型訓練方法、翻譯方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì)是由李俊杰;陳婷煜;陳閩川;王少軍設(shè)計研發(fā)完成，并于2024-10-31向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本一種翻譯模型訓練方法、翻譯方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì)在說明書摘要公布了：本發(fā)明公開了一種翻譯模型訓練方法、翻譯方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì)，翻譯模型訓練方法包括：將訓練樣本中的源文本輸入預設(shè)模型的編碼器，得到編碼結(jié)果，通過預設(shè)模型的第一解碼器對編碼結(jié)果中每個分詞向量進行解碼并排列組合輸出初始文本，對初始文本進行掩碼，得到掩碼文本，將掩碼文本輸入預設(shè)模型的第二解碼器，通過預設(shè)模型的第二解碼器解碼輸出預測文本，構(gòu)建預測文本中每個位置對應的負候選詞列表，根據(jù)預測文本、負候選詞列表和翻譯文本，對預設(shè)模型進行參數(shù)優(yōu)化，得到訓練好的預設(shè)模型。翻譯方法包括：將待翻譯文本輸入訓練好的預設(shè)模型，輸出目標文本。優(yōu)化了模型的訓練方式，在保證訓練好的模型翻譯效率的同時，提高了翻譯的質(zhì)量。

本發(fā)明授權(quán)一種翻譯模型訓練方法、翻譯方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì)在權(quán)利要求書中公布了：1.一種翻譯模型訓練方法，其特征在于，包括： 獲取訓練樣本，所述訓練樣本包括源文本和翻譯文本； 將所述源文本輸入預設(shè)模型的編碼器，得到編碼結(jié)果，所述編碼結(jié)果包括所述源文本中每個分詞對應的分詞向量，通過所述預設(shè)模型的第一解碼器對所述編碼結(jié)果中每個分詞向量進行解碼得到初始分詞序列，并將所述初始分詞序列進行排列組合輸出初始文本； 對所述初始文本中所有元素進行掩碼，得到掩碼文本，將所述掩碼文本輸入所述預設(shè)模型的第二解碼器，通過所述預設(shè)模型的第二解碼器解碼輸出預測文本； 根據(jù)所述預測文本，確定所述預測文本中每個位置對應的負候選詞列表，根據(jù)所述預測文本、所述負候選詞列表和所述翻譯文本，對所述預設(shè)模型進行參數(shù)優(yōu)化，得到訓練好的預設(shè)模型，其中，針對所述預測文本中的任一位置，根據(jù)所述預測文本中除所述位置對應元素之外的元素，確定所述位置對應的負候選詞列表，所述負候選詞列表包含所述預測文本中所述位置對應的之前和之后位置的所有元素，用于表示在所述位置生成時需要分配低于預設(shè)概率的元素。

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