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申请/专利权人：谷歌有限责任公司
摘要：用于训练对比序列到序列数据选择器的的方法1000包括，通过用数据对133的第一数据集132进行训练来生成基础模型134，通过在数据对143的第二数据集142上训练该基础模型而生成适应模型144。该方法还包括，使用该基础模型和该适应模型确定数据对的第三数据集152的每个数据对153的对比得分154。对比得分指示相应数据对的质量概率。该方法还包括，使用第三数据集的数据对和对比得分来训练目标模型230。
主权项：1.一种用于训练对比序列到序列数据选择器的方法1000，其特征在于，包括：由数据处理硬件112通过使用数据对133的第一数据集132进行训练来生成基础模型134；由所述数据处理硬件112通过在数据对143的第二数据集142上训练所述基础模型134来生成适应模型144；对于数据对的第三数据集中的每个相应的数据对：由所述数据处理硬件112使用所述基础模型134确定所述相应的数据对的第一概率分布；由所述数据处理硬件112使用所述适应模型144确定所述相应的数据对的第二概率分布；由所述数据处理硬件112确定所述第一概率分布和所述第二概率分布之间的散度的度量；以及由所述数据处理硬件112使用确定的所述散度的度量，确定所述相应的数据对的相应的对比得分154，所述相应的对比得分154表示所述相应的数据对的质量概率；以及由所述数据处理硬件112使用所述第三数据集152的所述数据对153和所述相应的对比得分154来训练目标模型230；其中每个数据集132、142、152包括语句语言对133、143、153。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 谷歌有限责任公司 对比序列到序列数据选择器
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