СПОСОБ И СЕРВЕР ДЛЯ ОБУЧЕНИЯ АЛГОРИТМА МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ ДЛЯ ПЕРЕВОДА

1. Способ обучения модели перевода для выполнения перевода между редким языком из группы языков и целевым языком, причем способ является исполняемым посредством сервера, сервер имеет доступ к множеству реальных примеров параллельных предложений между языками упомянутой группы и целевым языком, число реальных примеров между редким языком и целевым языком является сравнительно небольшим по сравнению с числом реальных примеров между другими языками из упомянутой группы языков и целевым языком, причем способ содержит:
получение сервером определенного реального примера, имеющего первое предложение на одном языке из группы языков и соответствующее второе предложение на целевом языке, являющееся реальным переводом первого предложения;
генерирование сервером, применяющим функцию транслитерации, первого синтетического предложения на основе первого предложения для упомянутого определенного реального примера, причем первое синтетическое предложение является транслитерацией первого предложения в систему синтетического письма,
тем самым генерируя синтетический реальный пример, имеющий первое синтетическое предложение и соответствующее второе предложение;
получение сервером третьего предложения на целевом языке;
генерирование сервером, применяющим другую модель перевода, четвертого предложения на редком языке для третьего предложения с использованием обратного перевода, четвертое предложение является искусственным переводом третьего предложения, причем четвертое предложение и третье предложение образуют определенный искусственный пример;
генерирование сервером, применяющим функцию транслитерации, четвертого синтетического предложения на основе четвертого предложения для упомянутого определенного искусственного примера, причем четвертое синтетическое предложение является транслитерацией четвертого предложения в систему синтетического письма,
тем самым генерируя синтетический искусственный пример, имеющий четвертое синтетическое предложение и третье предложение;
обучение сервером упомянутой модели перевода на основе синтетического реального примера и синтетического искусственного примера, причем обучение проводят для:
приема определенного используемого предложения на редком языке;
генерирования синтетического используемого предложения на основе упомянутого определенного используемого предложения с применением функции транслитерации, и
перевода с использованием модели перевода используемого синтетического предложения в соответствующее используемое предложение на целевом языке.
2. Способ по п. 1, при этом способ дополнительно содержит:
генерирование сервером набора обучающих данных на основе синтетического искусственного примера,
причем набор обучающих данных содержит метку, указывающую, что четвертое синтетическое предложение сгенерировано на основе искусственного перевода третьего предложения;
и при этом обучение модели перевода содержит:
ввод сервером набора обучающих данных в модель перевода,
причем модель перевода использует метку для различения между (i) наборами обучающих данных, сгенерированными на основе реальных переводов, и (ii) наборами обучающих данных, сгенерированными на основе искусственных переводов.
3. Способ по п. 1, в котором генерирование синтетического реального примера содержит:
генерирование сервером множества синтетических реальных примеров для соответствующих из упомянутого множества реальных примеров;
и в котором третьим предложением является одно из упомянутого множества третьих предложений, и в котором генерирование синтетического искусственного примера содержит:
генерирование сервером множества синтетических искусственных примеров для соответствующих из упомянутого множества искусственных примеров;
и при этом обучение модели перевода содержит:
обучение сервером упомянутой модели перевода на основе упомянутого множества синтетических реальных примеров и упомянутого множества синтетических искусственных примеров.
4. Способ по п. 1, при этом способ дополнительно содержит:
генерирование сервером функции транслитерации путем обучения модели статистического машинного перевода (SMT) на основе выровненных корпусов текста между языками в упомянутой группе языков,
причем модель SMT обучается для определения правил транслитерации между предложениями на каждом из языков упомянутой группы и синтетическими предложениями в системе синтетического письма.
5. Способ по п. 1, в котором упомянутая группа языков представляет собой тюркскую группу языков, причем тюркская группа языков содержит турецкий язык, узбекский язык, чувашский язык и киргизский язык, причем редким языком является чувашский язык.
6. Способ по п. 1, в котором упомянутая группа языков представляет собой германскую группу языков, причем германская группа языков содержит английский язык, немецкий язык, голландский язык и фарерский язык, причем редким языком является фарерский язык.
7. Способ по п. 1, в котором упомянутая группа языков представляет собой романскую группу языков, причем романская группа языков содержит французский язык, итальянский язык, испанский язык и галисийский язык, причем редким языком является галисийский язык.
8. Способ по п. 1, в котором упомянутая другая модель перевода обучается на основе реальных примеров между редким языком и целевым языком.
9. Способ по п. 1, при этом способ дополнительно содержит:
прием сервером определенного используемого предложения на редком языке;
генерирование сервером, применяющим модель транслитерации, синтетического используемого предложения на основе упомянутого определенного используемого предложения; и
генерирование сервером, применяющим модель перевода, соответствующего используемого предложения на целевом языке на основе используемого синтетического предложения.
10. Способ по п. 1, в котором упомянутой другой моделью перевода является упомянутая модель перевода, и при этом обучение содержит:
обучение сервером модели перевода на основе синтетических реальных примеров;
генерирование сервером, применяющим модель перевода, четвертого предложения на редком языке для третьего предложения с использованием обратного перевода; и
дополнительное обучение сервером модели перевода на основе синтетического искусственного примера.
11. Способ по п. 1, в котором третьим предложением является чистое предложение на целевом языке, причем чистое предложение предварительно выбирается человеком-оператором.
12. Сервер для обучения модели перевода для выполнения перевода между редким языком из группы языков и целевым языком, причем сервер имеет доступ к множеству реальных примеров параллельных предложений между языками упомянутой группы и целевым языком, число реальных примеров между редким языком и целевым языком является сравнительно небольшим по сравнению с числом реальных примеров между другими языками из упомянутой группы языков и целевым языком, причем сервер выполнен с возможностью:
получения определенного реального примера, имеющего первое предложение на одном языке из группы языков и соответствующее второе предложение на целевом языке, являющееся реальным переводом первого предложения;
генерирования, применяя функцию транслитерации, первого синтетического предложения на основе первого предложения для упомянутого определенного реального примера, причем первое синтетическое предложение является транслитерацией первого предложения в систему синтетического письма,
тем самым генерируя синтетический реальный пример, имеющий первое синтетическое предложение и соответствующее второе предложение;
получения третьего предложения на целевом языке;
генерирования, применяя другую модель перевода, четвертого предложения на редком языке для третьего предложения с использованием обратного перевода, четвертое предложение является искусственным переводом третьего предложения, причем четвертое предложение и третье предложение образуют определенный искусственный пример;
генерирования, применяя функцию транслитерации, четвертого синтетического предложения на основе четвертого предложения для упомянутого определенного искусственного примера, причем четвертое синтетическое предложение является транслитерацией четвертого предложения в систему синтетического письма,
тем самым генерируя синтетический искусственный пример, имеющий четвертое синтетическое предложение и третье предложение;
обучения упомянутой модели перевода на основе синтетического реального примера и синтетического искусственного примера, причем сервер выполнен с возможностью обучения для:
приема определенного используемого предложения на редком языке;
генерирования синтетического используемого предложения на основе упомянутого определенного используемого предложения с применением функции транслитерации, и
перевода с использованием модели перевода используемого синтетического предложения в соответствующее используемое предложение на целевом языке.
13. Сервер по п. 12, при этом сервер дополнительно выполнен с возможностью:
генерирования набора обучающих данных на основе синтетического искусственного примера,
причем набор обучающих данных содержит метку, указывающую, что четвертое синтетическое предложение сгенерировано на основе искусственного перевода третьего предложения;
и при этом для обучения модели перевода сервер выполнен с возможностью:
ввода набора обучающих данных в модель перевода,
причем модель перевода использует метку для различения между (i) наборами обучающих данных, сгенерированными на основе реальных переводов, и (ii) наборами обучающих данных, сгенерированными на основе искусственных переводов.
14. Сервер по п. 12, в котором для генерирования синтетического реального примера сервер выполнен с возможностью:
генерирования множества синтетических реальных примеров для соответствующих из упомянутого множества реальных примеров;
и в котором третьим предложением является одно из множества третьих предложений, и в котором для генерирования синтетического искусственного примера сервер выполнен с возможностью:
генерирования множества синтетических искусственных примеров для соответствующих из множества искусственных примеров;
и при этом для обучения модели перевода сервер выполнен с возможностью:
обучения упомянутой модели перевода на основе упомянутого множества синтетических реальных примеров и упомянутого множества синтетических искусственных примеров.
15. Сервер по п. 12, при этом сервер дополнительно выполнен с возможностью:
генерирования функции транслитерации путем обучения модели статистического машинного перевода (SMT) на основе выровненных корпусов текста между языками в упомянутой группе языков,
причем модель SMT обучается для определения правил транслитерации между предложениями на каждом из языков упомянутой группы и синтетическими предложениями в системе синтетического письма.
16. Сервер по п. 12, в котором упомянутая группа языков представляет собой тюркскую группу языков, причем тюркская группа языков содержит турецкий язык, узбекский язык, чувашский язык и киргизский язык, причем редким языком является чувашский язык.
17. Сервер по п. 12, в котором упомянутая группа языков представляет собой германскую группу языков, причем германская группа языков содержит английский язык, немецкий язык, голландский язык и фарерский язык, причем редким языком является фарерский язык.
18. Сервер по п. 12, в котором упомянутая группа языков представляет собой романскую группу языков, причем романская группа языков содержит французский язык, итальянский язык, испанский язык и галисийский язык, причем редким языком является галисийский язык.
19. Сервер по п. 12, в котором упомянутая другая модель перевода обучается на основе реальных примеров между редким языком и целевым языком.
20. Сервер по п. 12, при этом сервер дополнительно выполнен с возможностью:
приема определенного используемого предложения на редком языке;
генерирования, применяя модель транслитерации, синтетического используемого предложения на основе упомянутого определенного используемого предложения; и
генерирования, применяя модель перевода, соответствующего используемого предложения на целевом языке на основе используемого синтетического предложения.
21. Сервер по п. 12, в котором упомянутой другой моделью перевода является упомянутая модель перевода, и для обучения сервер выполнен с возможностью:
обучения модели перевода на основе синтетических реальных примеров;
генерирования, применяя модель перевода, четвертого предложения на редком языке для третьего предложения с использованием обратного перевода; и
дополнительного обучения модели перевода на основе синтетического искусственного примера.
22. Сервер по п. 12, в котором третьим предложением является чистое предложение на целевом языке, причем чистое предложение предварительно выбирается человеком-оператором.