文本翻译模型的训练方法、文本翻译方法及装置与流程

本发明涉及机器学习，具体为文本翻译模型的训练方法、文本翻译方法及装置。

背景技术：

1、文本翻译模型的训练方法、文本翻译方法是指在机器学习和自然语言处理领域，训练方法是指通过提供大量的训练数据和使用特定的算法来训练模型，以使其能够学习并捕捉输入数据的模式和规律。

2、对于文本翻译模型的训练方法，它涉及到如何训练一个机器翻译模型，使其能够根据源语言文本生成对应的目标语言文本。在文本翻译中，训练方法的目标是通过提供大量的平行语料(即同时包含源语言和目标语言的句子对)，并使用合适的算法和技术来训练模型，使其能够理解源语言和目标语言之间的对应关系，从而进行准确的翻译。

3、在文本翻译模型的训练方法和文本翻译方法的现有技术中文本翻译不仅仅是将单词和句子进行替换，还涉及到跨文化和跨语境的转换。文化背景、习语、俚语和上下文等因素对翻译的正确性和流畅性有重要影响。当前的翻译模型在处理这些文化和上下文相关的问题时还存在一定的困难，需要更好地处理这些因素。

技术实现思路

1、本发明的目的在于提供文本翻译模型的训练方法、文本翻译方法及装置，以解决上述背景技术中当前的翻译模型在处理这些文化和上下文相关的问题时还存在一定困难的问题。

2、为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：文本翻译模型的训练方法，所述方法包括：多平台数据集模块、数据增强和合成模块、学习模块和、结合任务模块，多平台数据集进行训练可以帮助模型更好地学习语言之间的关系和翻译规律，通过获取更多的平行语料，可以提高模型的泛化能力和翻译质量。

3、优选的，所述数据增强和合成模块包括有数据扰动模块、词义替换模块、句子重组模块、文本插入模块、文本生产模型模块。

4、优选的，所述学习模块包括有强化学习模块、迁移学习模块、自监督学模块。

5、优选的，所述结合任务模块包括有目标任务的数据扰动模块、任务相关的句子生产模块、领域适应的数据合成模块、类别平衡和样本均衡模块、基于知识图谱的数据合成模块。

6、文本翻译方法，所述方法包括：文化知识库模块、上下文感知模块、后处理模块、多模态信息融合模块、自适应翻译模块。

7、优选的，所述文化知识库模块包括有文化信息模块、文化俚语模块、文化习语模块、文化惯用语模块。

8、优选的，所述上下文感知模块包括有数据预处理模块、上下建模模块、上下文特征提取模块、上下文感知任务模块、模型训练和优化模块、模型评估和调优模块。

9、文本翻译电子设备装置，包括有通信接口、处理器、储存器、和通信总线、且通信总线用于处理器、储存器、通信接口之间的连接。

10、与现有技术相比，本发明的有益效果是：

11、1、该发明通过多平台数据集模块、数据增强和合成模块、学习模块和、结合任务模块，多平台数据集进行训练可以帮助模型更好地学习语言之间的关系和翻译规律，通过获取更多的平行语料，可以提高模型的泛化能力和翻译质量,数据增强和合成模块通过扰动、替换、插入等操作，生成新的训练样本，从而增加了训练数据的多样性。这有助于模型更好地捕捉不同翻译变体和表达方式，提高翻译的鲁棒性和适应性,通过获取更多的平行语料，模型可以更全面地学习翻译任务的特征和规律，从而提升泛化能力和翻译质量。更多的训练数据可以帮助模型更好地捕捉翻译中的细微差异和语言现象，使得模型在真实应用场景中表现更好。

12、2、该发明通过文化知识库模块、上下文感知模块，文化知识库包含了丰富的文化背景、习语、俚语和上下文相关的信息，通过引入文化知识库模块，翻译模型可以更好地处理跨文化和跨语境的转换，从而提高翻译的正确性和流畅性，而上下文感知模块能够理解和利用上下文信息，从而在翻译任务中提供更准确和连贯的结果。该模块可以捕捉前文、后文以及周围环境中的语境信息，并根据上下文对翻译进行调整和修正。这有助于避免歧义、消除歧义和提高翻译的一致性。

13、3、该发明通过后处理模块用于进一步优化翻译结果，以满足特定需求或规范。该模块可以对翻译结果进行语法校正、错误修正、流畅性调整等操作，从而提高翻译的质量和可读性，后处理模块还可以应用特定的规则或规则库，对翻译结果进行进一步的定制化处理，以满足特定领域或特定任务的需求，多模态信息融合模块将文本翻译与其他模态的信息(如图像、语音、视频等)进行融合，从而提供更全面和丰富的翻译结果。

技术特征：

1.文本翻译模型的训练方法，其特征在于：所述方法包括：多平台数据集模块、数据增强和合成模块、学习模块和、结合任务模块，多平台数据集进行训练可以帮助模型更好地学习语言之间的关系和翻译规律，通过获取更多的平行语料，可以提高模型的泛化能力和翻译质量。

2.根据权利要求1所述的文本翻译模型的训练方法，其特征在于：所述数据增强和合成模块包括有数据扰动模块、词义替换模块、句子重组模块、文本插入模块、文本生产模型模块。

3.根据权利要求1所述的文本翻译模型的训练方法，其特征在于：所述学习模块包括有强化学习模块、迁移学习模块、自监督学模块。

4.根据权利要求1所述的文本翻译模型的训练方法，其特征在于：所述结合任务模块包括有目标任务的数据扰动模块、任务相关的句子生产模块、领域适应的数据合成模块、类别平衡和样本均衡模块、基于知识图谱的数据合成模块。

5.文本翻译方法，其特征在于：所述方法包括：文化知识库模块、上下文感知模块、后处理模块、多模态信息融合模块、自适应翻译模块。

6.根据权利要求5所述的利文本翻译方法，其特征在于：所述文化知识库模块包括有文化信息模块、文化俚语模块、文化习语模块、文化惯用语模块。

7.根据权利要求5所述的利文本翻译方法，其特征在于：所述上下文感知模块包括有数据预处理模块、上下建模模块、上下文特征提取模块、上下文感知任务模块、模型训练和优化模块、模型评估和调优模块。

8.文本翻译电子设备装置，其特征在于：包括有通信接口、处理器、储存器、和通信总线、且通信总线用于处理器、储存器、通信接口之间的连接。

技术总结
本发明涉及机器学习技术领域，具体为文本翻译模型的训练方法、文本翻译方法及装置，包括：多平台数据集模块、数据增强和合成模块、学习模块和、结合任务模块，多平台数据集进行训练可以帮助模型更好地学习语言之间的关系和翻译规律，通过获取更多的平行语料，可以提高模型的泛化能力和翻译质量，该发明通过多平台数据集模块、数据增强和合成模块、学习模块和、结合任务模块，多平台数据集进行训练可以帮助模型更好地学习语言之间的关系和翻译规律，通过获取更多的平行语料，可以提高模型的泛化能力和翻译质量,数据增强和合成模块通过扰动、替换、插入等操作，生成新的训练样本，从而增加了训练数据的多样性。

技术研发人员：符甜
受保护的技术使用者：深圳火星语盟科技股份有限公司
技术研发日：
技术公布日：2024/1/16