用于增强组合泛化能力的生成跨语言文本的方法和系统

本申请涉及一种用于增强组合泛化能力的生成跨语言文本的方法和系统。所述方法包括接收用户输入的待生成跨语言文本的源语言文本；基于所接收的源语言文本，利用训练好的第一学习模型生成目标跨语言文本。第一学习模型基于包含源语言文本‑跨语言文本语句对的训练数据集进行训练，至少部分语句对关联有基于训练数据集生成的上下文；在对训练数据集中的第一语句以及多个第二语句对的相同级别语言单元进行随机扰动基础上，计算第一语句对与各个第二语句对的组合相似度，由此确定第二语句对的集合作为第一语句对关联的上下文。本申请能够使学习模型适应更多新颖的组合输入，从而在为源语言文本生成跨语言文本时具有更强的组合泛化能力。