信息与控制

作者：叶楠, 寇丽杰

关键词：人机交互, 多语言, 多任务联合训练, 知识蒸馏

为了将中英文对话机器人已有的神经语言程序（NLP）能力拓展到更多语言，满足混合语言人机交互场景需求，分析了新语言特性预处理机制，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.

来源：2020年第6期

《信息与控制》期刊编辑部

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