【技術實現步驟摘要】
本專利技術涉及機器翻譯，尤其涉及一種基于情景課程學習的領域機器翻譯方法及相關裝置。
技術介紹
1、領域翻譯是自然語言處理領域的一個研究方向，旨在解決不同領域之間的信息交流障礙。傳統的機器翻譯方法通常基于統計模型，如基于規則的機器翻譯和統計機器翻譯。然而，這些方法在處理電力領域的文本時面臨著一些挑戰。首先，不同領域之間存在大量的專業術語和行業特有的表達方式，這些術語在不同領域中可能具有完全不同的含義。其次，不同領域的文本往往需要使用不同的上下文和語境進行理解和翻譯。
2、為了解決這些問題，研究人員提出了許多領域翻譯的方法和技術。比較有效的方法有使用知識圖譜，遷移學習，元學習等，知識圖譜通過將領域專家的知識整合到知識圖譜中，機器翻譯系統可以更好地理解電力領域的文本，并準確地將其翻譯成目標語言。用遷移學習將在一個或多個相關領域中訓練好的模型應用于目標領域。這種方法可以利用源領域中的知識和模式來解決目標領域中的語言問題，從而提高翻譯的準確性和流暢性，元學習是一種機器學習技術，它可以使模型快速適應新的任務和領域，而不需要大量的標注數據，元學習可以幫助模型更好地適應新的語言環境和術語。然而這些方法并沒有充分利用大量的源領域數據的知識，特別是在適應低資源的領域數據上往往效果不佳，因此，對于低資源的領域適應仍然是一個具有挑戰性的問題。
技術實現思路
1、本專利技術的主要目的在于提供一種基于情景課程學習的領域機器翻譯方法及相關裝置，可以解決現有技術中的領域機器翻譯方法對低資源的領域數據的
2、為實現上述目的，本專利技術第一方面提供一種基于情景課程學習的領域機器翻譯方法，所述方法包括：
3、收集源域和目標域的訓練語料，對訓練語料預處理，然后在源域的訓練語料上訓練出基礎教師翻譯模型；
4、將基于編碼器和解碼器的神經機器翻譯模型分成兩個模塊，隨后構建情景訓練框架進行訓練；
5、將課程學習融入模型中，對訓練語料進行降噪，然后對剩余語料進行排序，直至數據處理完畢；
6、將處理好的訓練語料通過基于差異分數的訓練調度策略插入情景訓練中，模擬不同的難度；
7、對網絡進行迭代更新，多次改變學習率直至最大迭代次數完成訓練，獲得訓練好的網絡參數作為最終的領域適應模型。
8、為實現上述目的，本專利技術第二方面提供一種基于情景課程學習的領域機器翻譯裝置，所述裝置包括：
9、數據收集模塊：用于收集源域和目標域的訓練語料，對訓練語料預處理，然后在源域的訓練語料上訓練出基礎教師翻譯模型；
10、第一訓練模塊：用于將基于編碼器和解碼器的神經機器翻譯模型分成兩個模塊，隨后構建情景訓練框架進行訓練；
11、課程學習模塊：用于將課程學習融入模型中，對訓練語料進行降噪，然后對剩余語料進行排序，直至數據處理完畢；
12、第二訓練模塊：用于將處理好的訓練語料通過基于差異分數的訓練調度策略插入情景訓練中，模擬不同的難度；
13、模型確定模塊：用于對網絡進行迭代更新，多次改變學習率直至最大迭代次數完成訓練，獲得訓練好的網絡參數作為最終的領域適應模型。
14、為實現上述目的，本專利技術第三方面提供一種計算機可讀存儲介質，存儲有計算機程序，所述計算機程序被處理器執行時，使得所述處理器執行如第一方面所示方法的步驟。
15、為實現上述目的，本專利技術第四方面提供一種計算機設備，包括存儲器和處理器，所述存儲器存儲有計算機程序，所述計算機程序被所述處理器執行時，使得所述處理器執行如第一方面所示方法的步驟。
16、采用本專利技術實施例，具有如下有益效果：
17、本專利技術提供一種基于情景課程學習的領域機器翻譯方法，方法包括：收集源域和目標域的訓練語料，對訓練語料預處理，然后在源域的訓練語料上訓練出基礎教師翻譯模型；將基于編碼器和解碼器的神經機器翻譯模型分成兩個模塊，隨后構建情景訓練框架進行訓練；將課程學習融入模型中，對訓練語料進行降噪，然后對剩余語料進行排序，直至數據處理完畢；將處理好的訓練語料通過基于差異分數的訓練調度策略插入情景訓練中，模擬不同的難度；對網絡進行迭代更新，多次改變學習率直至最大迭代次數完成訓練，獲得訓練好的網絡參數作為最終的領域適應模型。
18、采用上述方法，通過融入情景訓練框架，然后通過合成真實的領域偏移來訓練模型，這種方法能夠使模型更好地適應領域翻譯，優化編碼器/解碼器和無經驗的解碼器/編碼器的組合可以增強模型的魯棒性，使其更有效地克服域偏移問題。此外，通過課程學習將知識融入階段性培訓框架中，進行了數據去噪和排序，能夠更好的利用兩個領域之間的公共知識，指導模型更好地適應新領域，從而提高翻譯的質量。此方法在有限電力數據等低資源的領域數據的領域適應上表現出優越的優勢，適用于低資源領域的機器翻譯任務。
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1.一種基于情景課程學習的領域機器翻譯方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根據權利要求1所述方法，其特征在于，所述收集源域和目標域的訓練語料，對訓練語料預處理，然后在源域的訓練語料上訓練出基礎教師翻譯模型，包括：
3.根據權利要求2所述方法，其特征在于，所述將基于編碼器和解碼器的神經機器翻譯模型分成兩個模塊，隨后構建情景訓練框架進行訓練，包括：
4.根據權利要求3所述方法，其特征在于，所述領域聚合訓練、電力領域培訓、情景編碼器訓練及情景解碼器訓練，包括：
5.根據權利要求4所述方法，其特征在于，所述將課程學習融入模型中，對訓練語料進行降噪，然后對剩余語料進行排序，直至數據處理完畢，包括：
6.根據權利要求5所述方法，其特征在于，所述將處理好的訓練語料通過基于差異分數的訓練調度策略插入情景訓練中，模擬不同的難度，包括：
7.根據權利要求6所述方法，其特征在于，所述對網絡進行迭代更新，多次改變學習率直至最大迭代次數完成訓練，獲得訓練好的網絡參數作為最終的領域適應模型，包括：
8.一種基于情景課程學習
9.一種計算機可讀存儲介質，存儲有計算機程序，其特征在于，所述計算機程序被處理器執行時，使得所述處理器執行如權利要求1至7中任一項所述方法的步驟。
10.一種計算機設備，包括存儲器和處理器，其特征在于，所述存儲器存儲有計算機程序，所述計算機程序被所述處理器執行時，使得所述處理器執行如權利要求1至7中任一項所述方法的步驟。
...【技術特征摘要】
1.一種基于情景課程學習的領域機器翻譯方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根據權利要求1所述方法，其特征在于，所述收集源域和目標域的訓練語料，對訓練語料預處理，然后在源域的訓練語料上訓練出基礎教師翻譯模型，包括：
3.根據權利要求2所述方法，其特征在于，所述將基于編碼器和解碼器的神經機器翻譯模型分成兩個模塊，隨后構建情景訓練框架進行訓練，包括：
4.根據權利要求3所述方法，其特征在于，所述領域聚合訓練、電力領域培訓、情景編碼器訓練及情景解碼器訓練，包括：
5.根據權利要求4所述方法，其特征在于，所述將課程學習融入模型中，對訓練語料進行降噪，然后對剩余語料進行排序，直至數據處理完畢，包括：
6.根據權利要求5所述方法，其特征在...
【專利技術屬性】
技術研發人員：馮勇，聶永杰，趙男，
申請(專利權)人：云南電網有限責任公司電力科學研究院，
類型：發明
國別省市：
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