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龍圖騰網(wǎng)獲悉鵬城實(shí)驗(yàn)室申請(qǐng)的專利多語言翻譯模型的生成方法、翻譯方法、終端及介質(zhì)獲國(guó)家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN115796192B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-08-08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(qǐng)?zhí)?專利號(hào)為：202211011066.1，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06F40/58；該發(fā)明授權(quán)多語言翻譯模型的生成方法、翻譯方法、終端及介質(zhì)是由陶恒韜;王暉;顏達(dá)森;王進(jìn);張艷;易澤軒設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2022-08-23向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

本多語言翻譯模型的生成方法、翻譯方法、終端及介質(zhì)在說明書摘要公布了：本發(fā)明實(shí)施例提供了一種多語言翻譯模型的生成方法、翻譯方法、終端及存儲(chǔ)介質(zhì)，通過獲取多個(gè)第一單語語句，對(duì)預(yù)設(shè)自回歸語言模型進(jìn)行訓(xùn)練，生成預(yù)訓(xùn)練語言模型；所述預(yù)設(shè)自回歸語言模型由解碼器組成；獲取多個(gè)雙語語句對(duì)，并將所述雙語語句對(duì)中互譯的兩個(gè)語句拼接，生成雙語訓(xùn)練樣本；基于所述雙語訓(xùn)練樣本對(duì)所述預(yù)訓(xùn)練語言模型進(jìn)行訓(xùn)練，生成多語言翻譯模型；所述多語言翻譯模型用于將給定的源語言翻譯出目標(biāo)語句。通過上述方案，利用稀缺語言資源生成高翻譯質(zhì)量的多語言翻譯模型，實(shí)現(xiàn)高質(zhì)量的多語言翻譯。

本發(fā)明授權(quán)多語言翻譯模型的生成方法、翻譯方法、終端及介質(zhì)在權(quán)利要求書中公布了：1.一種多語言翻譯模型的生成方法，其特征在于，所述多語言翻譯模型的生成方法包括： 獲取多個(gè)第一單語語句，對(duì)預(yù)設(shè)自回歸語言模型進(jìn)行訓(xùn)練，生成預(yù)訓(xùn)練語言模型； 所述獲取多個(gè)第一單語語句，對(duì)預(yù)設(shè)自回歸語言模型進(jìn)行訓(xùn)練，生成預(yù)訓(xùn)練語言模型，具體包括： 確定各第一單語語句的語系，并將語系相同的第一單語語句組成語系集合； 按照所述語系集合，對(duì)所述預(yù)設(shè)自回歸語言模型進(jìn)行訓(xùn)練，生成預(yù)訓(xùn)練語言模型； 在模型訓(xùn)練過程中，重置預(yù)設(shè)自回歸語言模型的解碼器結(jié)構(gòu)中的注意力掩碼，使得預(yù)測(cè)一個(gè)令牌時(shí)只能看到當(dāng)前條語句里已出現(xiàn)的令牌，并重置每一條第一單語語句的位置編碼以保證位置編碼正確； 所述預(yù)設(shè)自回歸語言模型由解碼器組成； 獲取多個(gè)雙語語句對(duì)，并將所述雙語語句對(duì)中互譯的兩個(gè)語句拼接，生成雙語訓(xùn)練樣本； 基于所述雙語訓(xùn)練樣本對(duì)所述預(yù)訓(xùn)練語言模型進(jìn)行訓(xùn)練，生成多語言翻譯模型； 基于所述雙語訓(xùn)練樣本對(duì)所述預(yù)訓(xùn)練語言模型進(jìn)行訓(xùn)練，生成多語言翻譯模型，具體包括： 獲取多個(gè)第二單語語句，并確定各第二單語語句的語言標(biāo)識(shí)； 將所述第二單語語句的語言標(biāo)識(shí)以及對(duì)應(yīng)的第二單語語句進(jìn)行拼接，生成單語訓(xùn)練樣本； 根據(jù)所述單語訓(xùn)練樣本以及所述雙語訓(xùn)練樣本對(duì)所述預(yù)訓(xùn)練語言模型進(jìn)行訓(xùn)練，生成所述多語言翻譯模型； 所述多語言翻譯模型用于將給定的源語言翻譯出目標(biāo)語句。

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