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文字说明：

T=题名（书名、题名），A=作者（责任者），K=主题词，P=出版物名称，PU=出版社名称，O=机构（作者单位、学位授予单位、专利申请人），L=中图分类号，C=学科分类号，U=全部字段，Y=年（出版发行年、学位年度、标准发布年）

检索规则说明：

AND代表“并且”；OR代表“或者”；NOT代表“不包含”；(注意必须大写,运算符两边需空一格)

检索范例：

范例一：(K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 AND Y=1982-2016
范例二：P=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT K=Visual AND Y=2011-2016

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文献类型

27 篇 专利

馆藏范围

27 篇 电子文献
0 种 纸本馆藏

日期分布

机构

3 篇 清华大学
3 篇 腾讯科技有限公司
2 篇 中国科学院自动化...
2 篇 天津大学
2 篇 四川大学
2 篇 阿里巴巴有限公司
2 篇 星宙数智科技有限...
1 篇 华南农业大学
1 篇 四川路源企业管理...
1 篇 阿里巴巴新加坡控...
1 篇 北京爱奇艺科技有...
1 篇 郑州大学
1 篇 松下电器产业株式...
1 篇 广东外语外贸大学
1 篇 无锡捷通数智科技...
1 篇 广东工业大学
1 篇 平安科技有限公司
1 篇 五八有限公司
1 篇 支付宝信息技术有...
1 篇 深译信息科技有限...

作者

3 篇 刘洋
3 篇 林余楚
2 篇 袁晨晨
2 篇 文心杰
2 篇 亢晓勉
2 篇 张栩禄
2 篇 伍海江
2 篇 宗成庆
2 篇 张亚萍
2 篇 谢军
2 篇 王硕
2 篇 蔡心怡
2 篇 熊德意
2 篇 袁松岭
2 篇 周艺恺
2 篇 周玉
2 篇 向露
2 篇 魏骁勇
2 篇 王晓利
2 篇 杨震群

语言

27 篇 中文

检索条件"主题词=源语言数据"

共 27 条记录，以下是1-10 订阅

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详细简洁

排序：

语言数据的处理方法、装置、存储介质及电子设备

语言数据的处理方法、装置、存储介质及电子设备

引用

作者：张雯轩何瑞丹彭海韵邴立东新加坡珊顿道8号AXA大厦45层01室

本申请公开了一种语言数据的处理方法、装置、存储介质及电子设备。其中，该方法包括：将源语言数据翻译成第一目标语言数据；对源语言数据进行语码转换处理，得到第一语码转换数据，以及对第一目标语言数据进行语码转换处理，得到第二... 详细信息

标准号: CN115688774A

本申请公开了一种语言数据的处理方法、装置、存储介质及电子设备。其中，该方法包括：将源语言数据翻译成第一目标语言数据；对源语言数据进行语码转换处理，得到第一语码转换数据，以及对第一目标语言数据进行语码转换处理，得到第二语码转换数据；利用源语言数据、第一目标语言数据、第一语码转换数据和第二语码转换数据训练得到多个模型；将第二目标语言数据输入至多个模型，输出多个第一预测结果；利用多个第一预测结果训练得到目标模型；将第三目标语言数据输入至目标模型，输出第二预测结果。本申请解决了现有技术中由于方面层级情感分析需要细粒度的标注处理，导致多种目标语言的情感分析任务的处理效率低下的技术问题。

关键词：目标语言语码转换数据源语言数据预测结果目标模型情感分析转换处理处理效率存储介质电子设备语言数据输出细粒度层级申请标注翻译

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基于提示学习的跨语言虚假新闻检测方法

基于提示学习的跨语言虚假新闻检测方法

引用

作者：阳爱民林楠铠曾美谕周栋 510000 广东省广州市东风东路729号

本申请公开了基于提示学习的跨语言虚假新闻检测方法，将待检测新闻文本输入预先训练完成的基于提示学习的新闻检测模型，得到新闻预测概率。模板填充模块将待检测新闻文本填充到源语言模板和目标语言模板中。文本表示模块将源模板信息... 详细信息

标准号: CN118350358A

本申请公开了基于提示学习的跨语言虚假新闻检测方法，将待检测新闻文本输入预先训练完成的基于提示学习的新闻检测模型，得到新闻预测概率。模板填充模块将待检测新闻文本填充到源语言模板和目标语言模板中。文本表示模块将源模板信息和目标模板信息中的语义表示进行编码。语言映射计算各答案标签为真实、虚假的概率。输出变换模块对概率集合中的预测概率进行计算，得到新闻预测概率。本申请的新闻检测模型基于双模板机制，可以同时处理源语言和目标语言的输入样本。利用源语言丰富的语义信息增强预测模型在源语言数据上的性能，并小化源语言与目标语言之间的语义距离，提高了目标语言为低资源语言时待测新闻文本真实性预测结果的准确率。

关键词：目标语言新闻文本检测概率源语言预测语言提示目标语言模板源语言模板源语言数据概率集合模板填充模板信息目标模板输出变换输入样本文本表示语义表示语义距离语义信息预测结果预测模型双模板映射准确率申请填充真实性标签答案学习

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多语言对话状态追踪模型的训练方法及装置

多语言对话状态追踪模型的训练方法及装置

引用

作者：向露亢晓勉张亚萍周玉宗成庆 100190 北京市海淀区中关村东路95号

本发明属于自然语言处理技术领域，提供了一种多语言对话状态追踪模型的训练方法及装置，该多语言对话状态追踪模型的训练方法包括：获取源语言数据；基于多语词典对多个对话上下文信息进行语码转换，得到语码转换对话上下文信息；以语... 详细信息

标准号: CN117149987B

本发明属于自然语言处理技术领域，提供了一种多语言对话状态追踪模型的训练方法及装置，该多语言对话状态追踪模型的训练方法包括：获取源语言数据；基于多语词典对多个对话上下文信息进行语码转换，得到语码转换对话上下文信息；以语码转换对话上下文信息为训练样本，以第一函数为训练损失函数，对多语言训练模型进行多任务联合训练，得到多语言对话状态追踪模型。本发明所述方法通过设计多种微调任务，能够构建有效的多语言生成式对话状态追踪模型，使得模型具备对不同语言对话上下文的理解能力，提高了多语言对话状态追踪性能。

关键词：多语言对话状态对话上下文语码追踪转换自然语言处理技术源语言数据损失函数训练模型训练样本追踪性能生成式多语构建微调语言联合

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基于重要性度量和低资源迁移学习翻译系统及存储介质

基于重要性度量和低资源迁移学习翻译系统及存储介质

引用

作者：魏骁勇袁晨晨张栩禄杨震群 610065 四川省成都市武侯区一环路南一段24号

本发明涉及机器翻译领域，提出了基于重要性度量和低资源迁移学习翻译系统及存储介质。以解决现有方法所存在的语言特有知识未利用、语义特性未高度编码、低资源数据迁移学习难实现等问题。主要方案包括，准备翻译语言对数据；为源语言... 详细信息

标准号: CN113657128B

本发明涉及机器翻译领域，提出了基于重要性度量和低资源迁移学习翻译系统及存储介质。以解决现有方法所存在的语言特有知识未利用、语义特性未高度编码、低资源数据迁移学习难实现等问题。主要方案包括，准备翻译语言对数据；为源语言数据引入噪音；在输入端句子的开头插入目标语言名称标记；利用Moses scripts对数据进行分词，并使用BPE进行进一步子词划分和编码；构建机器翻译系统的编码器、attention bridge模块、解码器；训练模型，并将模型中的神经元根据它们在各语言对上的重要性划分为“语言通用”和“语言特有”两种类型，为低资源语言生成与已用于训练的语言同类型的数据，以此完成低资源数据的迁移学习。

关键词：语言资源数据迁移神经元机器翻译系统机器翻译解码器源语言数据重要性度量存储介质翻译系统高度编码名称标记目标语言训练模型语义特性资源迁移编码器输入端分词构建子词学习句子噪音翻译通用引入

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机器翻译模型生成方法和装置

机器翻译模型生成方法和装置

引用

作者：刘洋徐玉庄王硕李鹏刘卫东王晓龙 100084 北京市海淀区双清路30号清华大学清华园北京100084-82信箱

本发明提供一种机器翻译模型生成方法和装置，包括：获取训练数据；基于预存的深度神经网络利用训练数据训练得到机器翻译模型；机器翻译模型用于将待翻译文本翻译为文本译文；机器翻译模型包括存储器增强适配器层、第一存储器和第二存... 详细信息

标准号: CN116522963A

本发明提供一种机器翻译模型生成方法和装置，包括：获取训练数据；基于预存的深度神经网络利用训练数据训练得到机器翻译模型；机器翻译模型用于将待翻译文本翻译为文本译文；机器翻译模型包括存储器增强适配器层、第一存储器和第二存储器；存储器增强适配器层用于在第一存储器和/或第二存储器中检索信息并加以利用；第一存储器用于保存训练数据经反向翻译及前向计算处理后得到的源语言数据；第二存储器用于保存训练数据经反向翻译及前向计算处理后得到的目标语言数据。本发明把训练数据以模型可以接受的形式保存，执行翻译任务时从中读取信息对模型进行辅助，实现兼顾较低的算法时间复杂度和较好的模型表现的同时，适应多种翻译场景的效果。

关键词：存储器训练数据机器翻译第二存储器反向翻译前向计算适配器层翻译保存算法时间复杂度方法和装置源语言数据读取信息检索信息模型生成目标语言神经网络文本翻译预存译文文本场景表现

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多语言对话状态追踪模型的训练方法及装置

多语言对话状态追踪模型的训练方法及装置

引用

作者：向露亢晓勉张亚萍周玉宗成庆 100190 北京市海淀区中关村东路95号

标准号: CN117149987A

关键词：多语言对话状态对话上下文语码追踪转换自然语言处理技术源语言数据损失函数训练模型训练样本追踪性能生成式多语构建微调语言联合

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政治等效框架下外交话语情感分析与智能翻译系统及方法

政治等效框架下外交话语情感分析与智能翻译系统及方法

引用

作者：杨明星刘林君吴丽华 450000 河南省郑州市高新技术开发区科学大道100号

本发明公开了一种政治等效框架下外交话语情感分析与智能翻译系统及方法，涉及外交翻译技术领域，包括：源语言获取模块、翻译装置、显示装置；所述源语言获取模块，用于获取源语言数据，并对源语言数据进行处理，获得源语言文本与情感... 详细信息

标准号: CN117094335A

本发明公开了一种政治等效框架下外交话语情感分析与智能翻译系统及方法，涉及外交翻译技术领域，包括：源语言获取模块、翻译装置、显示装置；所述源语言获取模块，用于获取源语言数据，并对源语言数据进行处理，获得源语言文本与情感信息；所述翻译装置，用于根据源语言文本以及情感信息生成目标语言文本；所述显示装置，用于将目标语言文本进行呈现。本发明通过构建权威外交文本语料库，以此对翻译模型进行再训练，使翻译模型输出的译文更精准地传达出源语言的政治含义；本发明还采用处理模块与存储模块分开设计的结构，保证了译文的翻译的速度。

关键词：源语言翻译目标语言文本源语言数据源语言文本翻译装置获取模块情感信息显示装置译文文本语料库处理模块存储模块分开设计情感分析智能翻译构建话语输出保证

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专有词翻译模型训练方法、装置、设备及存储介质

专有词翻译模型训练方法、装置、设备及存储介质

引用

作者：关玉洋邢启洲李健陈明武卫东 214125 江苏省无锡市无锡经济开发区太湖街道震泽路688号太湖湾信息技术产业园1号楼1901

本发明实施例提供了一种专有词翻译模型训练方法、装置、设备及存储介质，包括：获取第一源语言数据，根据预设概率分布，生成第一源语言数据对应的随机数；根据随机数和预设阈值，将预先生成的随机噪声添加至第一源语言数据，得到训练... 详细信息

标准号: CN116167388A

本发明实施例提供了一种专有词翻译模型训练方法、装置、设备及存储介质，包括：获取第一源语言数据，根据预设概率分布，生成第一源语言数据对应的随机数；根据随机数和预设阈值，将预先生成的随机噪声添加至第一源语言数据，得到训练数据集，根据训练数据集和训练数据集对应的目标语言数据，对预设机器翻译模型进行训练，得到专有词翻译模型。本发明通过训练加噪处理的第一源语言数据，使模型在训练过程中处理更加多样的数据，提高专有词翻译模型的鲁棒性，从而大大降低了专有词翻译模型在实际使用中出现错误匹配后导致翻译错误的概率，提高专有词翻译模型的翻译效果。

关键词：翻译源语言数据训练数据集预设随机数机器翻译存储介质概率分布模型训练目标语言随机噪声训练过程预先生成鲁棒性匹配概率

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一种基于多级对抗的跨语言命名实体识别模型训练方法

一种基于多级对抗的跨语言命名实体识别模型训练方法

引用

作者：赵易淳康光梁都金涛祝慧佳 310023 浙江省杭州市西湖区西溪路556号8层B段801-11

本发明提出一种基于多级对抗的跨语言命名实体识别模型训练方法。该方法主要包括：通过外部的词到词翻译模型将带标签的源语言数据翻译为带标签的目标语言数据；构造语码转换数据与乱序数据等多种数据输入多级对抗网络来对mBERT进行领... 详细信息

标准号: CN115906854A

本发明提出一种基于多级对抗的跨语言命名实体识别模型训练方法。该方法主要包括：通过外部的词到词翻译模型将带标签的源语言数据翻译为带标签的目标语言数据；构造语码转换数据与乱序数据等多种数据输入多级对抗网络来对mBERT进行领域内对抗训练；将经对抗训练得到的mBERT分别在三组数据上微调后进行多模型蒸馏得到学生模型。

关键词：对抗训练标签源语言数据翻译乱序数据命名实体模型训练目标语言学生模型转换数据蒸馏组数据对抗语码微调外部语言网络

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一种自监督伪标签优化的跨语言命名实体识别方法及系统

一种自监督伪标签优化的跨语言命名实体识别方法及系统

引用

作者：黄沛杰冯湛炜徐禹洪谢浩杰林丽欣林丕源 510640 广东省广州市天河区五山路483号

本发明公开了一种自监督伪标签优化的跨语言命名实体识别方法及系统，该方法包括：根据用户获得目标语言伪标签数据集的功能需求，利用源语言数据集训练源语言模型来并利用源语言模型为用户进行目标语言的标注工作，提供给用户目标语言... 详细信息

标准号: CN116187330A

本发明公开了一种自监督伪标签优化的跨语言命名实体识别方法及系统，该方法包括：根据用户获得目标语言伪标签数据集的功能需求，利用源语言数据集训练源语言模型来并利用源语言模型为用户进行目标语言的标注工作，提供给用户目标语言的伪标签数据集；将目标语言的伪标签数据集进行粗粒度选择；将粗粒度选择后的伪标签数据集进行细粒度过滤；将细粒度过滤后的伪标签数据集进行知识蒸馏训练用于目标语言的命名实体识别模型。本发明提出一种自监督伪标签优化的跨语言命名实体识别方法及系统，基于粗粒度选择与细粒度过滤选择了有效的伪标签数据样本且改善了跨语言命名实体的效果。

关键词：标签数据命名实体目标语言粗粒度细粒度过滤标签优化源语言语言源语言数据功能需求用户目标蒸馏标注样本监督

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