云南省人工智能重点实验室

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论文作者：	谭琪辉，周兰江*，张建安.
论文名称：	融合语义信息的汉老双语句子对齐方法
论文发表刊物：	中文信息学报（2017）
论文发表时间：	2023
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论文摘要：
双语句子对齐能够为机器翻译、信息检索等跨语言领域任务提供高质量的平行语料,在低资源的老挝语自然语言处理研究中显得尤为重要。由于汉老双语文本中存在非单调对齐(交叉对齐和空对齐)的情况,容易影响汉老句子对齐的效果。此外,人名、地名作为新闻要素,大多属于未登录词,也给汉老句子对齐研究增加了难度。该文提出了一种融合局部和全局语义信息的汉老双语句子对齐方法。首先,将汉老双语句长特征和人名地名特征融入Glove词向量,然后利用双向门控循环单元对特征词向量进行编码,以得到更细粒度的句子局部信息。其次,引入交互注意力机制,提取双语句子中的全局信息,保证对上下文语义特征的有效利用。最后,在多层感知机的基础上引入 KM算法,该方法可以处理非单调对齐文本,提高模型的泛化能力。实验结果表明,该方法显著提高了汉老双语新闻语料的对齐性能。
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