基于句法差异的汉-越平行句对抽取

低资源环境下,受限于平行语料的规模和质量,神经机器翻译的效果并不理想.汉-越神经机器翻译作为典型的低资源型机器翻译,同样面临平行语料匮乏的问题.针对这一问题提出了基于句法差异的汉-越平行句对抽取方法.一方面,分析了汉语和越南语间的句法差异,通过词性标签对差异进行表述;另一方面,利用孪生结构的循环神经网络,在编码过程中融入句法差异信息,从句法规则角度更好的指导抽取过程.实验表明,基于汉越可比语料所提方法能够有效地抽取出高质量汉越平行句对.