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本发明涉及一种基于多语种机器翻译的数据增强方法及系统，方法包括：利用预先训练的多语种翻译模型将原句从源语言翻译成目标语言，得到概率不同的多个候选译文，其中，源语言与目标语言相同；保留多个候选译文中与原句不完全相同的候选译文作为用于训练相应翻译模型的训练数据。本发明由于联合训练和知识迁移，多语种翻译模型中低资源和零资源语言的翻译受益于高资源语言，因此能够获得高质量、多样化的训练数据作为训练翻译模型的训练资源，有利于模型性能的提高；并且，由于多语种翻译模型具有多语种翻译和零资源翻译的能力，可以实现多
(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 112749570 A
(43)申请公布日 2021.05.04
(21)申请号 202110132065.1
(22)申请日 2021.01.31
(71)申请人 云知声智能科技股份有限公司
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