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龙图腾网获悉四川语言桥信息技术有限公司申请的专利一种基于模仿学习的机器翻译方法、装置及终端设备获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN116151277B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-08发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202310122375.4，技术领域涉及：G06F40/58；该发明授权一种基于模仿学习的机器翻译方法、装置及终端设备是由朱宪超;韩冰;霍展羽设计研发完成，并于2023-02-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于模仿学习的机器翻译方法、装置及终端设备在说明书摘要公布了：本发明适用于机器翻译技术领域，提供了一种基于模仿学习的机器翻译方法、装置及终端设备，方法包括：将待翻译原文输入非自回归模型获得第一初始译文；第一初始译文经过删除分类解码器时，删除第一初始译文中的错误单词，输出第二初始译文；第二初始译文经过插入分类解码器时，使用占位符填补第二初始译文中缺失的单词位置，输出第三初始译文；第三初始译文经过单词分类解码器时，将占位符替换为正确的单词，输出最终译文。本发明综合了自回归模型和非自回归模型的优点，在保证译文质量的同时，能够实现并行加速。

本发明授权一种基于模仿学习的机器翻译方法、装置及终端设备在权利要求书中公布了：1.一种基于模仿学习的机器翻译方法，其特征在于，包括： 将待翻译原文输入非自回归模型获得第一初始译文； 所述第一初始译文经过删除分类解码器时，删除所述第一初始译文中的错误单词，输出第二初始译文； 所述第二初始译文经过插入分类解码器时，使用占位符填补所述第二初始译文中缺失的单词位置，输出第三初始译文； 所述第三初始译文经过单词分类解码器时，将所述占位符替换为正确的单词，输出最终译文； 将待翻译原文输入非自回归模型获得第一初始译文之前，包括： 获取已翻译原文和与所述已翻译原文对应的参考译文； 将所述已翻译原文和所述参考译文作为训练数据，训练基础翻译模型，获得所述删除分类解码器、所述插入分类解码器和所述单词分类解码器； 将所述已翻译原文和所述参考译文作为训练数据，训练基础翻译模型，获得删除分类解码器、所述插入分类解码器和所述单词分类解码器，包括： 基于非自回归模型训练获得基线翻译模型； 使用所述基线翻译模型对所述待翻译原文进行翻译，生成基线翻译译文； 通过编辑距离算法对所述基线翻译译文和所述参考译文进行处理，构造所述删除分类解码器的分类器数据、所述插入分类解码器的分类器数据和所述单词分类解码器的分类器数据； 基于模仿学习算法使用所述删除分类解码器的分类器数据、所述插入分类解码器的分类器数据和所述单词分类解码器的分类器数据训练所述基线翻译模型，获得所述删除分类解码器、所述插入分类解码器和所述单词分类解码器。

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