CN112861549A - 一种训练翻译模型的方法和设备 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及一种训练翻译模型的方法和设备，该方法包括：获取多个单语种模型及多个单领域模型；对所有的单语种模型与所有的单领域模型分别进行裁剪，得到多个裁剪模型；对各裁剪模型中的有用分支的权值赋值为第一值，且对各裁剪模型中的无用分支的权值赋值为第二值，以得到各裁剪模型的Mask矩阵；汇总各Mask矩阵得到LDMask矩阵；对LDMask矩阵进行多语种与多领域的联合训练，得到多语种与多领域的翻译模型。本方案将模型裁剪引入到多语种、多领域的模型中，能有效的将与任务相关的权值和与任务不相关的权值分开，通过使用与任务相关的权值进行模型训练有效的提升该任务的效果，提升多语种、多领域的翻译效果。
Description
技术领域
本发明涉及机器翻译技术领域，具体涉及一种训练翻译模型的方法和设备。
背景技术
现有技术中，对于多语种、多领域翻译通常有几种做法：第一种方式是每个语种、每个领域分别训练一个模型，这样每个模型可以对不同的语种、不同的领域进行翻译，实现多语种、多领域的翻译任务；第二种方式是将多领域、多语种任务进行联合训练，这样训练出来的多语种-多领域模型可以实现多个语种、多个领域的翻译；但是这两种方式均存在一些缺陷：
第一种方式中，每个语种、领域都单独训练一个模型，随着语种的增加、领域的增多，模型会越来越多，部署与维护成本太高；而第二种方式，其使用多领域、多语种任务进行联合训练得到多语种-多领域模型虽然可以使用一个模型完成多个语种、多个领域的翻译，但是由于不同任务之间存在相互影响，会导致翻译效果的降低。
由此，目前需要有一种更好的方案来解决现有技术中的问题。
发明内容
本发明提供一种训练翻译模型的方法和设备，能够解决现有技术中翻译效果不佳的技术问题。
本发明解决上述技术问题的技术方案如下：
本发明实施例提出了一种训练翻译模型的方法，包括：
获取多个单语种模型及多个单领域模型；
对所有的所述单语种模型与所有的所述单领域模型分别进行裁剪，得到多个裁剪模型；
对各所述裁剪模型中的有用分支的权值赋值为第一值，且对各所述裁剪模型中的无用分支的权值赋值为第二值，以得到各所述裁剪模型的Mask矩阵；所述第一值与所述第二值不同；
汇总各所述Mask矩阵得到LDMask矩阵；
对所述LDMask矩阵进行多语种与多领域的联合训练，得到多语种与多领域的翻译模型。
在一个具体的实施例中，多个所述单语种模型是分别通过不同语种的训练数据对同一初始翻译模型进行训练得到的；
多个所述单领域模型是分别通过不同领域的训练数据对同一所述初始翻译模型进行训练得到的。
在一个具体的实施例中，所述裁剪用于基于预设稀疏率去除所述无用分支。
在一个具体的实施例中，
所述单语种模型的效果与对所述单语种模型进行裁剪后的所述裁剪模型的效果相同；
所述单领域模型的效果与对所述单领域模型进行裁剪后的所述裁剪模型的效果相同。
在一个具体的实施例中，所述LDMask矩阵中的横坐标对应各所述裁剪模型，所述LDMask矩阵中的纵坐标对应有用分支与无用分支两者的权值；
所述“对所述LDMask矩阵进行多语种与多领域的联合训练，得到多语种与多领域的翻译模型”，包括：
确定待训练任务，并确定所述待训练任务对应的所述裁剪模型；
根据确定的所述裁剪模型以及所述LDMask矩阵中权值的分布情况确定参与训练的有用分支；
基于确定的所述有用分支进行多语种与多领域的联合训练，得到对应所述待训练任务的多语种与多领域的翻译模型。
本发明实施例还提出了一种训练翻译模型的设备，其特征在于，包括：
获取模块，用于获取多个单语种模型及多个单领域模型；
裁剪模块，用于对所有的所述单语种模型与所有的所述单领域模型分别进行裁剪，得到多个裁剪模型；
赋值模块，用于对各所述裁剪模型中的有用分支的权值赋值为第一值，且对各所述裁剪模型中的无用分支的权值赋值为第二值，以得到各所述裁剪模型的Mask矩阵；所述第一值与所述第二值不同；
汇总模块，用于汇总各所述Mask矩阵得到LDMask矩阵；
训练模块，用于对所述LDMask矩阵进行多语种与多领域的联合训练，得到多语种与多领域的翻译模型。
在一个具体的实施例中，多个所述单语种模型是分别通过不同语种的训练数据对同一初始翻译模型进行训练得到的；
多个所述单领域模型是分别通过不同领域的训练数据对同一所述初始翻译模型进行训练得到的。
在一个具体的实施例中，所述裁剪用于基于预设稀疏率去除所述无用分支。
在一个具体的实施例中，
所述单语种模型的效果与对所述单语种模型进行裁剪后的所述裁剪模型的效果相同；
所述单领域模型的效果与对所述单领域模型进行裁剪后的所述裁剪模型的效果相同。
在一个具体的实施例中，所述LDMask矩阵中的横坐标对应各所述裁剪模型，所述LDMask矩阵中的纵坐标对应有用分支与无用分支两者的权值；
所述训练模块，用于：
确定待训练任务，并确定所述待训练任务对应的所述裁剪模型；
根据确定的所述裁剪模型以及所述LDMask矩阵中权值的分布情况确定参与训练的有用分支；
基于确定的所述有用分支进行多语种与多领域的联合训练，得到对应所述待训练任务的多语种与多领域的翻译模型。
本发明的有益效果是：
本发明涉及一种训练翻译模型的方法和设备，该方法包括：获取多个单语种模型及多个单领域模型；对所有的所述单语种模型与所有的所述单领域模型分别进行裁剪，得到多个裁剪模型；对各所述裁剪模型中的有用分支的权值赋值为第一值，且对各所述裁剪模型中的无用分支的权值赋值为第二值，以得到各所述裁剪模型的Mask矩阵；所述第一值与所述第二值不同；汇总各所述Mask矩阵得到LDMask矩阵；对所述LDMask矩阵进行多语种与多领域的联合训练，得到多语种与多领域的翻译模型。本方案将模型裁剪引入到多语种、多领域的模型中，能有效的将与任务相关的权值和与任务不相关的权值分开，通过使用与任务相关的权值进行模型训练有效的提升该任务的效果，同时由于在训练过程中不会对与该任务无关的权值进行训练，能有效的保证其他任务不受影响，提升多语种、多领域的翻译效果。
附图说明
图1为本发明实施例提供的一种训练翻译模型的方法的流程示意图；
图2为本发明实施例提供的一种训练翻译模型的方法中LDMask矩阵的结构示意图；
图3为本发明实施例提供的一种训练翻译模型的设备的结构示意图；
图4为本发明实施例提供的一种训练翻译模型的设备的结构示意图。
具体实施方式
以下结合附图对本发明的原理和特征进行描述，所举实例只用于解释本发明，并非用于限定本发明的范围。
实施例1
本发明实施例1公开了一种训练翻译模型的方法，如图1所示，包括以下步骤：
步骤101、获取多个单语种模型及多个单领域模型；
在一个具体的实施例中，多个所述单语种模型是分别通过不同语种的训练数据对同一初始翻译模型进行训练得到的；
多个所述单领域模型是分别通过不同领域的训练数据对同一所述初始翻译模型进行训练得到的。
具体的，利用相同的端到端翻译模型对不同领域、不同语种的训练数据进行模型训练，分别得到单语种模型L1,L2,...,Ln和单领域模型D1,D2,...,Dn。
步骤102、对所有的所述单语种模型与所有的所述单领域模型分别进行裁剪，得到多个裁剪模型；
具体的，所述裁剪用于基于预设稀疏率去除所述无用分支。
所述单语种模型的效果与对所述单语种模型进行裁剪后的所述裁剪模型的效果相同；
所述单领域模型的效果与对所述单领域模型进行裁剪后的所述裁剪模型的效果相同。
具体的，对训练好的单模型进行模型裁剪(即将模型中的有用的分支保留，无用的分支去除)，单语种模型裁剪得到裁剪后的模型LC1,LC2,...,LCn；单领域模型裁剪得到裁剪后的模型DC1,DC2,...,DCn；选择合适的稀疏率保证裁剪后的模型与裁剪之前的模型效果相当。
步骤103、对各所述裁剪模型中的有用分支的权值赋值为第一值，且对各所述裁剪模型中的无用分支的权值赋值为第二值，以得到各所述裁剪模型的Mask矩阵；所述第一值与所述第二值不同；
具体的，将裁剪模型中的有用分支权值赋值为1，无用分支权值赋值为0，即可得到模型中每一层对应的Mask矩阵。
具体的，Mask矩阵是一个由0和1组成的矩阵。
步骤104、汇总各所述Mask矩阵得到LDMask矩阵；
对不同的语种、不同的领域的Mask矩阵进行整合，得到具有多语种、多领域信息的LDMask矩阵，如图2所示，其中横坐标为语种、领域的id，纵坐标为网络的权值，黑色表示有用分支，即标记为1的权值；白色表示无用分支，即标记为0的权值。
步骤105、对所述LDMask矩阵进行多语种与多领域的联合训练，得到多语种与多领域的翻译模型。
具体的，所述LDMask矩阵中的横坐标对应各所述裁剪模型，所述LDMask矩阵中的纵坐标对应有用分支与无用分支两者的权值；
所述“对所述LDMask矩阵进行多语种与多领域的联合训练，得到多语种与多领域的翻译模型”，包括：
确定待训练任务，并确定所述待训练任务对应的所述裁剪模型；
根据确定的所述裁剪模型以及所述LDMask矩阵中权值的分布情况确定参与训练的有用分支；
基于确定的所述有用分支进行多语种与多领域的联合训练，得到对应所述待训练任务的多语种与多领域的翻译模型。
具体的，在得到与多语种、多领域相关的LDMask矩阵后，将该矩阵引入了多语种、多领域联合训练中，当训练不同的任务时，根据LDMask矩阵中权值的分布情况来决定哪些权值参与训练，哪些权值不参与训练(如weight1为所有任务都需要的权值，需要参与所有任务的训练，weight2为LC1独有的权值，只参与L1任务的训练)，最终通过这种新的多任务学习的方法得到具备多语种、多领域翻译能力的多语种-多领域翻译网络模型。
实施例2
本发明实施例2还公开了一种训练翻译模型的设备，如图所示，包括：
获取模块201，用于获取多个单语种模型及多个单领域模型；
裁剪模块202，用于对所有的所述单语种模型与所有的所述单领域模型分别进行裁剪，得到多个裁剪模型；
赋值模块203，用于对各所述裁剪模型中的有用分支的权值赋值为第一值，且对各所述裁剪模型中的无用分支的权值赋值为第二值，以得到各所述裁剪模型的Mask矩阵；所述第一值与所述第二值不同；
汇总模块204，用于汇总各所述Mask矩阵得到LDMask矩阵；
训练模块205，用于对所述LDMask矩阵进行多语种与多领域的联合训练，得到多语种与多领域的翻译模型。
在一个具体的实施例中，多个所述单语种模型是分别通过不同语种的训练数据对同一初始翻译模型进行训练得到的；
多个所述单领域模型是分别通过不同领域的训练数据对同一所述初始翻译模型进行训练得到的。
在一个具体的实施例中，所述裁剪用于基于预设稀疏率去除所述无用分支。
在一个具体的实施例中，
所述单语种模型的效果与对所述单语种模型进行裁剪后的所述裁剪模型的效果相同；
所述单领域模型的效果与对所述单领域模型进行裁剪后的所述裁剪模型的效果相同。
在一个具体的实施例中，所述LDMask矩阵中的横坐标对应各所述裁剪模型，所述LDMask矩阵中的纵坐标对应有用分支与无用分支两者的权值；
如图4所示，所述训练模块205，包括：
第一确定模块2051，用于确定待训练任务，并确定所述待训练任务对应的所述裁剪模型；
第二确定模块2052，用于根据确定的所述裁剪模型以及所述LDMask矩阵中权值的分布情况确定参与训练的有用分支；
联合训练模块2053，用于基于确定的所述有用分支进行多语种与多领域的联合训练，得到对应所述待训练任务的多语种与多领域的翻译模型。
本发明涉及一种训练翻译模型的方法和设备，该方法包括：获取多个单语种模型及多个单领域模型；对所有的所述单语种模型与所有的所述单领域模型分别进行裁剪，得到多个裁剪模型；对各所述裁剪模型中的有用分支的权值赋值为第一值，且对各所述裁剪模型中的无用分支的权值赋值为第二值，以得到各所述裁剪模型的Mask矩阵；所述第一值与所述第二值不同；汇总各所述Mask矩阵得到LDMask矩阵；对所述LDMask矩阵进行多语种与多领域的联合训练，得到多语种与多领域的翻译模型。本方案将模型裁剪引入到多语种、多领域的模型中，能有效的将与任务相关的权值和与任务不相关的权值分开，通过使用与任务相关的权值进行模型训练有效的提升该任务的效果，同时由于在训练过程中不会对与该任务无关的权值进行训练，能有效的保证其他任务不受影响，提升多语种、多领域的翻译效果。
以上，仅为本发明的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到各种等效的修改或替换，这些修改或替换都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应以权利要求的保护范围为准。
Claims (10)
1.一种训练翻译模型的方法，其特征在于，包括：
获取多个单语种模型及多个单领域模型；
对所有的所述单语种模型与所有的所述单领域模型分别进行裁剪，得到多个裁剪模型；
对各所述裁剪模型中的有用分支的权值赋值为第一值，且对各所述裁剪模型中的无用分支的权值赋值为第二值，以得到各所述裁剪模型的Mask矩阵；所述第一值与所述第二值不同；
汇总各所述Mask矩阵得到LDMask矩阵；
对所述LDMask矩阵进行多语种与多领域的联合训练，得到多语种与多领域的翻译模型。
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，多个所述单语种模型是分别通过不同语种的训练数据对同一初始翻译模型进行训练得到的；
多个所述单领域模型是分别通过不同领域的训练数据对同一所述初始翻译模型进行训练得到的。
3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述裁剪用于基于预设稀疏率去除所述无用分支。
4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，
所述单语种模型的效果与对所述单语种模型进行裁剪后的所述裁剪模型的效果相同；
所述单领域模型的效果与对所述单领域模型进行裁剪后的所述裁剪模型的效果相同。
5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述LDMask矩阵中的横坐标对应各所述裁剪模型，所述LDMask矩阵中的纵坐标对应有用分支与无用分支两者的权值；
所述“对所述LDMask矩阵进行多语种与多领域的联合训练，得到多语种与多领域的翻译模型”，包括：
确定待训练任务，并确定所述待训练任务对应的所述裁剪模型；
根据确定的所述裁剪模型以及所述LDMask矩阵中权值的分布情况确定参与训练的有用分支；
基于确定的所述有用分支进行多语种与多领域的联合训练，得到对应所述待训练任务的多语种与多领域的翻译模型。
6.一种训练翻译模型的设备，其特征在于，包括：
获取模块，用于获取多个单语种模型及多个单领域模型；
裁剪模块，用于对所有的所述单语种模型与所有的所述单领域模型分别进行裁剪，得到多个裁剪模型；
赋值模块，用于对各所述裁剪模型中的有用分支的权值赋值为第一值，且对各所述裁剪模型中的无用分支的权值赋值为第二值，以得到各所述裁剪模型的Mask矩阵；所述第一值与所述第二值不同；
汇总模块，用于汇总各所述Mask矩阵得到LDMask矩阵；
训练模块，用于对所述LDMask矩阵进行多语种与多领域的联合训练，得到多语种与多领域的翻译模型。
7.如权利要求6所述的设备，其特征在于，多个所述单语种模型是分别通过不同语种的训练数据对同一初始翻译模型进行训练得到的；
多个所述单领域模型是分别通过不同领域的训练数据对同一所述初始翻译模型进行训练得到的。
8.如权利要求6所述的设备，其特征在于，所述裁剪用于基于预设稀疏率去除所述无用分支。
9.如权利要求6所述的设备，其特征在于，
所述单语种模型的效果与对所述单语种模型进行裁剪后的所述裁剪模型的效果相同；
所述单领域模型的效果与对所述单领域模型进行裁剪后的所述裁剪模型的效果相同。
10.如权利要求6所述的设备，其特征在于，所述LDMask矩阵中的横坐标对应各所述裁剪模型，所述LDMask矩阵中的纵坐标对应有用分支与无用分支两者的权值；
所述训练模块，用于：
确定待训练任务，并确定所述待训练任务对应的所述裁剪模型；
根据确定的所述裁剪模型以及所述LDMask矩阵中权值的分布情况确定参与训练的有用分支；
基于确定的所述有用分支进行多语种与多领域的联合训练，得到对应所述待训练任务的多语种与多领域的翻译模型。
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