多语言机器人深度学习模型构建

杨利霞

多语言机器人深度学习模型构建

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为了将中英文对话机器人已有的 NLP 能力拓展到更多语言，满
足混合语言人机交互场景需求，本文分析了新语言特性预处理机
+ m/ [- N  o# p( F7 ]1 g# L) \8 X- T制，提出了一种多语言机器人深度学习模型，通过多任务联合训练
( Y% ~* R0 C$ s1 x5 R; ]翻译模型构建、引入判别器对抗训练、词向量语料共享、本地化挖
; ]3 E9 ?/ m0 {1 n掘映射向量空间、跨语言知识蒸馏技术等创新方法，实现了不同语
; M' K( y: U: J3 L4 g0 _言环境下的知识迁移和自动迭代。实验结果表明，跨语言模型在单
% q0 a' l, {* Q语测试和混合语言测试上均达到了预期结果，证明了该模型的有效
性。
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