【技术实现步骤摘要】
本申请涉及自然语言处理领域，具体而言，涉及一种基于注意力机制的多语种词对齐方法。
技术介绍
1、目前，随着经济的发展，多语种信息交流的需求增加，多语种信息处理变得越来越重要。跨语种统一语义表征预训练技术成为了自然语言处理领域的研究热点，在自然语言处理领域，预训练大模型已经成为了一种非常有效的方法，可以提高各种下游任务的性能；
2、上述中的现有技术方案存在以下缺陷：现有的预训练大模型大多只支持单一语言，无法充分利用多语种数据的优势。
技术实现思路
1、为了弥补以上不足，本申请提供了一种基于注意力机制的多语种词对齐方法，旨在改善无法充分利用多语种数据的问题。
2、本申请实施例提供了一种基于注意力机制的多语种词对齐方法，包括如下步骤：
3、s1、数据收集：收集大量的粤语、中文以及英文的多语种文本数据；
4、s2、文本表示：对文本进行建模，得到文本的特征表示；具体来说，包括卷积神经网络（cnn）、循环神经网络（rnn）或长短时记忆网络（lstm）任意一个，对输入的文本进行建模，实用卷积神经网络（cnn）时，将输入的文本转换为词向量序列，然后将词向量序列输入到cnn 中进行特征提取，得到文本的特征表示；使用卷积神经网络（cnn）来对文本进行建模，并通过引入多语种注意力机制来提高对齐的准确性和鲁棒性。
5、s3、大模型架构：对大模型进行调整和优化，以适应多语种数据的处理；
6、s4、多语种预训练：使用多语种数据对大模型进行
7、s5、注意力机制：引入多语种注意力机制，计算不同语言文本之间的注意力得分，从而确定单词之间的对齐关系；具体来说，将源语言文本的特征表示和目标语言文本的特征表示输入到注意力机制中，计算注意力得分，然后根据注意力得分确定单词之间的对齐关系。
8、s6、对齐结果：根据注意力得分，确定单词之间的对齐关系，并输出对齐结果；具体来说，将注意力得分转换为对齐矩阵，然后根据对齐矩阵确定单词之间的对齐关系，并输出对齐结果。
9、s7、微调与优化：对大模型进行评估和比较，验证大模型的性能和效果，并进行优化和改进；
10、s8、大模型评估：使用多种评估指标，对大模型进行评估和比较，以验证大模型的性能和效果。
11、在本专利技术的一种优选方式中，在s1中所述的多语种文本数据包括新闻、小说、论文以及社交媒体；完成数据收集和整理工作，构建多语种数据集；
12、对数据质量进行验证，验证方法包括数据清洗、筛选和验证，以及使用多种数据源进行交叉验证，应对可能存在数据不准确、不完整或有噪声的问题。
13、在本专利技术的一种优选方式中，在s3中所述的大模型采用基于 transformer 的架构，该架构包括 bert、gpt ；设计和实现预训练大模型的架构，并进行初步的实验和验证；
14、大模型过拟合预处理，采用增加数据量、使用正则化技术以及早停法，应对可能由于数据量不足或大模型复杂度过高导致过拟合。
15、在本专利技术的一种优选方式中，在s4中所述的多种技术包括多任务学习、对抗训练；对大模型进行多语种预训练，并进行微调与优化，提高大模型在下游任务上的性能；该方法可以自动学习语言的语法和语义关系，对复杂的语言结构和语义关系具有更好的处理能力，并且可以同时处理多种语言。
16、该方法通过引入注意力机制来对文本进行建模，并通过计算单词之间的注意力得分来确定对齐关系。
17、多语种数据处理，采用数据增强、使用平衡的数据集或多任务学习的方法，应对不同语言的数据量可能存在差异，导致大模型对某些语言的学习效果不佳。
18、在本专利技术的一种优选方式中，在预训练的基础上，针对下游任务进行微调与优化，采用意图识别、文本分类；使用迁移学习、自适应学习技术，以提高大模型在特定任务上的性能；不需要大量的人工标注和先验知识，可以自动学习语言的语法和语义关系。对复杂的语言结构和语义关系具有更好的处理能力，可以提高词对齐的准确性。
19、采用使用可视化技术、特征重要性分析的方法，提高大模型的可解释性，应对预训练大模型通常具有较高的复杂度，难以解释其决策过程。
20、在本专利技术的一种优选方式中，在s8中所述的多种评估指标包括准确率、召回率以及f1 值。
21、在本专利技术的一种优选方式中，还包括如下步骤：
22、语法构词分析：对源语言和目标语言进行语法构词分析，了解它们的词汇、词性、句法特点；
23、自监督词对齐：设计基于注意力机制的自监督词对齐方法，通过计算源语言和目标语言词向量之间的相似度，实现词级别的对齐。通过强化不同语种间的词级别语义对齐，提高神经机器翻译模型的翻译质量。多语种表征具有更强的鲁棒性，能够更好地应对语言变异和噪声。
24、在本专利技术的一种优选方式中，还包括如下步骤：
25、多语种表征：利用词对齐信息，构建信息量更加丰富、鲁棒性更强的多语种表征，提高跨语种任务的性能。
26、词对齐注意力层：在神经机器翻译模型的编码器和解码器中加入词对齐注意力层，用于获取源语言和目标语言间的高质量词对齐矩阵，为上下文建模训练提供词对齐信息。自监督词对齐方法无需人工标注数据，降低了数据准备的成本。该技术可以应用于多种跨语种任务，具有较强的可扩展性。
27、该方法提高翻译质量，为跨语种交流提供更好的支持。利用多语种表征进行跨语种文本分类，提高分类准确性。帮助用户在多语种信息中快速准确地检索到所需内容。旨在形成信息量更加丰富、鲁棒性更强的多语种表征，为神经机器翻译等跨语种任务提供更好的支持。
28、提高语言理解能力：通过利用大模型的语言理解能力，更好地理解用户的意图和需求，从而提供更加准确和有用的回答；大模型具有强大的语言理解和生成能力，可以对大量的文本数据进行学习和训练。通过利用大模型的信息处理融合能力，将不同的信息源进行整合和分析，从而更好地理解用户的意图和需求。
29、提高对话的连贯性：通过利用大模型的信息处理融合能力，更好地整合和分析不同的信息源，从而提高对话的连贯性和逻辑性。采用大模型的一体化处理方法，将对话任务作为一个整体进行处理，从而避免了错误累积的问题。
30、提高生成能力：通过利用大模型的生成能力，生成更加自然和流畅的回答，从而提高用户的满意度；
31、提高系统的鲁棒性：通过避免错误累积问题，提高系统的鲁棒性，使其能够更好地应对各种复杂的对话场景。通过充分利用大模型的信息处理融合能力，同时避免错误累积问题，显著提升智能对话系统的整体性能。具体来说，通过以下几个方面来实现。
32、通过充分利用大模型强大的信息处理融合能力，同时有效地避免了模块化方法造成的错误累积问题，显著提升智能对话系统的整体性能。具有广阔的应用前本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于注意力机制的多语种词对齐方法，其特征在于，包括
2.根据权利要求1所述的一种基于注意力机制的多语种词对齐方法，其特征在于，在S1中所述的多语种文本数据包括新闻、小说、论文以及社交媒体；完成数据收集和整理工作，构建多语种数据集；
3.根据权利要求1所述的一种基于注意力机制的多语种词对齐方法，其特征在于，在S3中所述的大模型采用基于 Transformer 的架构，该架构包括 BERT、GPT ；设计和实现预训练大模型的架构，并进行初步的实验和验证；
4.根据权利要求1所述的一种基于注意力机制的多语种词对齐方法，其特征在于，在S4中所述的多种技术包括多任务学习、对抗训练；对大模型进行多语种预训练，并进行微调与优化，提高大模型在下游任务上的性能；
5.根据权利要求1所述的一种基于注意力机制的多语种词对齐方法，其特征在于，在预训练的基础上，针对下游任务进行微调与优化，采用意图识别、文本分类；使用迁移学习、自适应学习技术，以提高大模型在特定任务上的性能；
6.根据权利要求1所述的一种基于注意力机制的多语种词对齐方法，其
7.根据权利要求1所述的一种基于注意力机制的多语种词对齐方法，其特征在于，还包括如下步骤：
8.根据权利要求7所述的一种基于注意力机制的多语种词对齐方法，其特征在于，还包括如下步骤：
9.根据权利要求1所述的一种基于注意力机制的多语种词对齐方法，其特征在于，注意力机制可以根据单词的语义、上下文等信息，动态地分配权重，以捕捉单词之间的对齐关系。
10.根据权利要求9所述的一种基于注意力机制的多语种词对齐方法，其特征在于，建模网络构架包括卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）或长短时记忆网络（LSTM）。
...【技术特征摘要】
1.一种基于注意力机制的多语种词对齐方法，其特征在于，包括
2.根据权利要求1所述的一种基于注意力机制的多语种词对齐方法，其特征在于，在s1中所述的多语种文本数据包括新闻、小说、论文以及社交媒体；完成数据收集和整理工作，构建多语种数据集；
3.根据权利要求1所述的一种基于注意力机制的多语种词对齐方法，其特征在于，在s3中所述的大模型采用基于 transformer 的架构，该架构包括 bert、gpt ；设计和实现预训练大模型的架构，并进行初步的实验和验证；
4.根据权利要求1所述的一种基于注意力机制的多语种词对齐方法，其特征在于，在s4中所述的多种技术包括多任务学习、对抗训练；对大模型进行多语种预训练，并进行微调与优化，提高大模型在下游任务上的性能；
5.根据权利要求1所述的一种基于注意力机制的多语种词对齐方法，其特征在于，在预训练的基础上，针对下游任务...
【专利技术属性】
技术研发人员：李轩昂，吴石松，卢志良，陈柔伊，董召杰，梁寿愚，陈骞，冯勤宇，任正国，梁凌宇，郑桦，余煜塬，李成，李晋伟，王鹏凯，
申请(专利权)人：南方电网人工智能科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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