ニューラル機械翻訳は、完全にニューラルネットワークに基づく機械翻訳モデルであり、いろんな言語ペアで既に優れた翻訳水準に達して、各種機械翻訳製品に大幅に応用されている。ただし、ニューラル機械翻訳モデルは１つの完全なニューラルネットワークに基づき、そのモデリングの全体性のため、ターゲットエンドの各出力はソースエンドから入力される各単語に依存し、入力における僅かな外乱に対して敏感すぎる。例えば、中国語から英語への翻訳において、ユーザが「彼らは困難を恐れず、囲碁ＡＩを作成する」を入力すると、機械翻訳モデルから提供した英語翻訳は「Ｔｈｅｙ ａｒｅ ｎｏｔ ａｆｒａｉｄ ｏｆ ｄｉｆｆｉｃｕｌｔｉｅｓ ｔｏ ｍａｋｅ Ｇｏ ＡＩ」であるが、ユーザが「彼らは困難を怖がらず、囲碁ＡＩを作成する」という類似の語句を入力すると、機械翻訳の出力は急激に変えて、結果として、「Ｔｈｅｙ ａｒｅ ｎｏｔ ａｆｒａｉｄ ｔｏ ｍａｋｅ Ｇｏ ＡＩ」になり、ユーザはただ同義語でそのうちの１つの単語を置き換えているが、その翻訳結果が急激に変化した。

本出願の実施例第１の態様は翻訳モデルのトレーニング方法を提供し、前記方法は、 コンピュータ機器が、複数のトレーニングサンプルが含まれるトレーニングサンプルセットを取得するステップと、 コンピュータ機器が、前記トレーニングサンプルセットにおける各トレーニングサンプルにそれぞれ対応する外乱サンプルセットを決定するステップであって、前記外乱サンプルセットには少なくとも１つの外乱サンプルが含・・・　続きを知財ポータルサイト IP Force にログインして見る