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一种结合Meta‑KD框架和细粒度压缩的蒙汉机器翻译方法,对中文语料、英文语料、蒙古文语料进行数据预处理以及数据集划分,利用Meta‑KD框架进行汉英翻译的学习,对BERT语言模型进行训练,然后根据元蒸馏算法使学生模型在元教师的指导下学习,得到用于蒙汉翻译的可迁移知识,结合细粒度压缩方法,在学生模型上进行蒙汉翻译的训练验证。本发明通过Meta‑KD的框架进行数据集的训练,更适合进行小语种的翻译,得到更准确翻译结果;而细粒度的压缩使得训练好的模型具有更快的训练速度。然后,本发明结合细粒度压缩的方法
(19)中华人民共和国国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号 CN 113887251 A
(43)申请公布日 2022.01.04
(21)申请号 202111151158.5
(22)申请日 2021.09.29
(71)申请人 内
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