【技术实现步骤摘要】
本申请涉及服务器，尤其涉及一种翻译方法、翻译模型的训练方法及设备。
技术介绍
1、随着计算机技术和自然语言处理领域的飞速发展，机器翻译技术应运而生，并逐渐成为了跨语言交流的重要工具。机器翻译通过翻译模型，如大语言模型，将一种自然语言(也称为源语言)转换为另一种自然语言(也称为目标语言)，极大地提高了翻译效率，降低了翻译成本。然而，翻译模型的翻译能力较差，需要进一步提高以满足人们的翻译需求。
技术实现思路
1、本申请实施例提供一种翻译方法、翻译模型的训练方法及设备，能够提高翻译准确性。
2、为达到上述目的，本申请的实施例采用如下技术方案：
3、第一方面，提供了一种翻译方法，该方法包括：获取待翻译的第一语言的目标文本；基于预设词集，将目标文本中的目标源词汇替换为目标翻译词汇，得到目标文本对应的重构文本，其中，预设词集包括多个词对，每个词对包括第一语言的源词汇和第二语言的翻译词汇；目标源词汇与目标翻译词汇为预设词集中的词对；利用第一翻译模型对重构文本进行翻译，得到由第一翻译模型输出的第二语言的翻译文本。
4、在本申请实施例中，通过预设词集对目标文本中的目标源词汇进行精确匹配和替换，可以确保目标文本中的词汇在翻译过程中能够得到准确无误的翻译。此外，采用预设词集直接将目标文本中的目标源词汇替换为目标翻译词汇，可以减少第一翻译模型对目标文本中每个词汇单独进行翻译查找的时间，在处理大量文本或者快速生成翻译文本的场景下，能够显著提升翻译效率。
5、在
6、在该实现方式中，与常见词汇不同，预设领域中的专业词汇很多为罕见词汇，若这些预设领域中的专业词汇在翻译模型的训练数据中出现的次数较少，则会导致翻译模型在训练过程中学习到有关专业词汇的翻译信息较少，从而使得翻译模型对于预设领域中专业词汇的翻译能力较差，因此通过预设词集直接将目标文本中的目标源词汇转换为目标翻译词汇，能够确保这些作为专此词汇的源词汇在翻译过程中得到准确无误的对应。这对于需要高度专业性和准确性的领域(如信息
、医学领域、法律领域)上的翻译来说至关重要，有助于提高翻译的专业性和权威性，使得翻译文本在准确的同时，符合领域的表达习惯和行业标准。
7、在一种可能的实现方式中，基于预设词集，将目标文本中的目标源词汇替换为目标翻译词汇，得到目标文本对应的重构文本，包括：将目标文本中的词汇与预设词集中的源词汇进行匹配，得到目标源词汇；目标源词汇为目标文本中与预设词集中的源词汇匹配成功的词汇；在预设词集中确定目标源词汇对应的目标翻译词汇；将目标文本中目标源词汇替换为目标翻译词汇，得到重构文本。
8、在一种可能的实现方式中，该方法还包括：根据目标文本，从预设文本集中获取提示文本对；其中，预设文本集包括多个文本对，每个文本对包括第一语言的源文本和第二语言的翻译文本；提示文本对为预设文本集中与目标文本的语义相关的文本对；利用第一翻译模型对重构文本进行翻译，得到由第一翻译模型输出的第二语言的翻译文本，包括：将重构文本和提示文本对输入第一翻译模型中，得到第一翻译模型输出的翻译文本。
9、在该实现方式中，将目标文本在语义上相关的提示文本输入第一翻译模型，为第一翻译模型提供了目标文本的语义信息，有助于翻译模型在处理类似或者相关文本时，能够更加贴切地表达目标文本的含义，提高翻译质量。
10、在一种可能的实现方式中，根据目标文本，从预设文本集中获取提示文本对，包括：获取目标文本的第一文本向量；第一文本向量用于表征目标文本的语义信息；从多个文本对的源文本对应的文本向量中，确定与第一文本向量相似度满足预设阈值的第二文本向量；第二文本向量用于表征与目标文本语义相关的源文本的语义信息；将第二文本向量对应的源文本所在的文本对作为提示文本对。
11、在该实现方式中，将文本转换为向量形式，并利用向量的相似度来衡量文本之间的语义相似性，可以更加准确地找到与目标文本在语义上相关的提示文本对，有助于确保翻译模型在翻译过程中能够参考到与目标文本最相关的翻译信息，从而提高翻译的准确性。
12、在一些示例中，将第二文本向量对应的源文本所在的文本对作为提示文本对还可以包括：从第二文本向量对应的源文本所在文本对中，确定预设数量的文本对作为提示文本对。
13、第二方面，提供了一种翻译方法，该方法包括：获取待翻译的第一语言的目标文本；根据目标文本，从预设文本集中获取提示文本对；预设文本集包括多个文本对，每个文本对包括第一语言的源文本和第二语言的翻译文本；提示文本对为预设文本集中与目标文本的语义相关的文本对；将目标文本和提示文本对输入第一翻译模型，得到第一翻译模型输出的目标文本对应的翻译文本。
14、在本申请实施例中，将目标文本在语义上相关的提示文本输入第一翻译模型，为第一翻译模型提供了与目标文本相关的语义信息，有助于第一翻译模型在处理类似或者相关文本时，能够更加贴切地表达目标文本的含义，提高翻译质量。
15、第三方面，提供了一种翻译模型的训练方法，该方法包括：获取重构样本、与第一语言的原始样本对应的第二语言的翻译样本；重构样本是利用预设词集将原始样本中的目标源词汇替换为目标翻译词汇后得到的文本；预设词集包括多个词对，每个词对包括第一语言的源词汇和第二语言的翻译词汇；目标源词汇与目标翻译词汇为预设词集中的词对；利用重构样本和翻译样本，对第二翻译模型进行训练，得到第一翻译模型。
16、可以理解地，与第一语言的原始样本对应的第二语言的翻译样本为准确值。
17、在本申请实施例中，在翻译模型的训练过程中，直接将重构样本和翻译样本作为训练样本，一方面，省去了翻译模型学习预设词集中多个词对中源词汇与翻译词汇映射的过程，减少了训练时间和对计算资源的消耗，使得翻译模型无需在训练过程中进行预设词集中多个词对的学习，翻译模型直接从重构样本和翻译样本中学习翻译规则，提高翻译模型的训练效率。另一方面，由于翻译模型无需在训练过程中进行预设词集中多个词对的学习，因此翻译模型所需要的训练样本也不需要包含与预设词集相关的样本，由此，减少了训练样本的数据量。
18、在一种可能的实现方式中，预设词集中的词汇为预设领域的专业词汇；方法还包括：将预设提示信息和数据集输入提取模型，得到预设词集中的多个词对；预设提示信息用于提示提取模型从数据集中提取预设领域的专业词汇；数据集包括多个文本对，每个文本对包括第一语言的源文本和第二语言的翻译文本；每个词对中第一语言的源词汇是从数据集中对应的源文本中提取出来的，每个词对中第二语言的翻译词汇是从数据集中对应的翻译文本中提取出来的。
19、在该实现方式中，通过预设提示信息，提取模型能够聚焦于特定领域(如信息
、医学领域、法律领域等)的专业词汇，确保词集的专业性和准确性，这有助于翻译模型在处理专业领域文本时生成更准确、更专业的翻译。
20、在一种本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种翻译方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的翻译方法，其特征在于，所述基于预设词集，将所述目标文本中的目标源词汇替换为目标翻译词汇，得到所述目标文本对应的重构文本，包括：
3.根据权利要求1或2所述的翻译方法，其特征在于，所述方法还包括：
4.根据权利要求3所述的翻译方法，其特征在于，所述根据所述目标文本，从预设文本集中获取提示文本对，包括：
5.一种翻译方法，其特征在于，所述方法包括：
6.一种翻译模型的训练方法，其特征在于，所述方法包括：
7.根据权利要求6所述的训练方法，其特征在于，所述预设词集中的词汇为预设领域的专业词汇；所述方法还包括：
8.根据权利要求6或7所述的训练方法，其特征在于，所述利用所述重构样本和所述翻译样本，对第二翻译模型进行训练，得到第一翻译模型，包括：
9.根据权利要求6-8中任一项所述的训练方法，其特征在于，所述获取重构样本、与第一语言的原始样本对应的第二语言的翻译样本，包括：
10.一种电子设备，其特征在于，包括：接
...【技术特征摘要】
1.一种翻译方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的翻译方法，其特征在于，所述基于预设词集，将所述目标文本中的目标源词汇替换为目标翻译词汇，得到所述目标文本对应的重构文本，包括：
3.根据权利要求1或2所述的翻译方法，其特征在于，所述方法还包括：
4.根据权利要求3所述的翻译方法，其特征在于，所述根据所述目标文本，从预设文本集中获取提示文本对，包括：
5.一种翻译方法，其特征在于，所述方法包括：
6.一种翻译模型的训练方法，其特征在于，所述方法包括...
【专利技术属性】
技术研发人员：周晓晨，
申请(专利权)人：超聚变数字技术有限公司，
类型：发明
国别省市：
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