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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基于噪声信道模型的重排序方法、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：CN116306693B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-12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：202310041181.1，技术领域涉及：G06F40/58；该发明授权基于噪声信道模型的重排序方法、装置及终端设备是由朱宪超;胡刚;霍展羽设计研发完成，并于2023-01-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于噪声信道模型的重排序方法、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，提供了一种基于噪声信道模型的重排序方法、装置及终端设备，所述噪声信道模型包括串联的正向翻译模型、语言模型和反向翻译模型，方法包括：获取待翻译原文、原始译文、正向翻译模型的输出、语言模型的输出和反向翻译模型的输出；对噪声信道模型进行参数搜索，生成引导模型；通过所述引导模型对所述待翻译原文进行预测，生成伪标签译文；使用原始训练样本和伪标签训练样本，对所述引导模型进行蒸馏，获得第一学习模型，根据所述第一学习模型的参数对普通模型进行处理，获得用于重排序的第二学习模型。通过本发明可以在保证翻译效果的同时，提升机器翻译的翻译效率。

本发明授权基于噪声信道模型的重排序方法、装置及终端设备在权利要求书中公布了：1.一种基于噪声信道模型的重排序方法，其特征在于，所述噪声信道模型包括串联的正向翻译模型、语言模型和反向翻译模型，方法包括： 获取待翻译原文、原始译文、正向翻译模型的输出、语言模型的输出和反向翻译模型的输出； 对噪声信道模型进行参数搜索，生成引导模型；所述参数搜索包括在最大化所述噪声信道模型的bleu值的基础上，搜索语言模型的权值、反向翻译模型的权值和长度惩罚项的权值； 通过所述引导模型对所述待翻译原文进行预测，生成伪标签译文； 使用原始训练样本和伪标签训练样本，对所述引导模型进行蒸馏，获得第一学习模型，所述原始训练样本包括待翻译原文和原始译文，所述伪标签训练样本包括待翻译原文和伪标签译文； 根据所述第一学习模型的参数对普通模型进行处理，获得用于重排序的第二学习模型； 其中，在最大化所述噪声信道模型的bleu值的基础上，搜索语言模型的权值、反向翻译模型的权值和长度惩罚项的权值，公式为： ； 其中，Ls为待翻译原文的长度，Lt为原始译文的长度，λ1为语言模型的权值，λ2为反向翻译模型的权值，lenpen为长度惩罚项的权值，t为待翻译原文，s为原始译文。

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