二语水平和跨语言相似度对中国大学生英语空间动介构式使用的动态影响

本研究跟踪分析了40名中国大学生两年内完成的5次口头叙事语篇,考察了他们使用英语空间动介构式的动态变化以及跨语言相似度对构式使用的动态影响。结果发现,随着二语水平的提高,一方面,构式使用的正确率未显著提高,而出现了非线性变化;构式中各类错误的错误率未显著降低,也表现出非线性变化。另一方面,不同跨语言相似度构式的正确率也发生了非线性变化,但变化特点各不相同;各类错误的错误率也未显著降低,均表现出非线性波动,且变化显著性各异。

汉-英-日初学者的主观跨语言相似度实证研究

主观跨语言相似度是影响语言迁移的重要因素之一,它以相关语言的客观异同为基础,但不等于客观异同。目前已有研究均以二语学习者为受试,鲜有学者系统研究三语学习者多方面的主观跨语言相似度。鉴于此,笔者设计问卷,考察了汉-英-日初学者在词类、语法具体项目上对日汉、日英之间跨语言相似度的主观认识。结果发现:1)日汉、日英在各词类和各语法项目上的主观相似度有所差异,但日汉比日英的主观相似度变化幅度更大。2)在除动词外的其他词类上,日汉的主观相似度均显著高于日英。3)在除句子结构和时体之外的其他语法项目上,日汉的主观相似度均显著高于日英。

基于WordNet的中泰文跨语言文本相似度计算

文本相似度在信息检索、文本挖掘、抄袭检测等领域有着广泛的应用。目前,大多数研究都只是针对同一种语言的文本相似度计算,关于跨语言文本相似度计算的研究则很少,不同语言之间的差异使得跨语言文本相似度计算很困难,针对这种情况,该文提出一种基于WordNet的中泰文跨语言文本相似度的计算方法。首先对中泰文本进行预处理和特征选择,然后利用语义词典WordNet将中泰文本转换成中间层语言,最后在中间层上计算中泰文本的相似度。实验结果表明,该方法准确率达到82%。

基于双语LDA的跨语言文本相似度计算方法研究

基于双语主题模型思想分析双语文本相似性,提出基于双语LDA跨语言文本相似度计算方法。先利用双语平行语料集训练双语LDA模型,再利用该模型预测新语料集主题分布,将新语料集的双语文档映射到同一个主题向量空间,结合主题分布使用余弦相似度方法计算新语料集双语文档的相似度,使用从类别间和类别内的主题分布离散度的角度改进的主题频率-逆文档频率方法计算特征主题权重。实验表明,改进后的权重计算对于基于双语LDA相似度算法的召回率有较大提高,算法对类别不受限且有较好的可靠性。

一种基于实体描述和知识向量相似度的跨语言实体对齐模型

跨语言实体对齐旨在找到不同语言知识图谱中指向现实世界同一事物的实体.传统的跨语言实体对齐方法通常仅依靠知识图谱内部的结构信息,但实际上一些知识图谱提供的实体描述信息也可以被利用.本文提出了一种结合知识图谱的内部结构和实体描述信息共同进行跨语言实体对齐的模型.该模型首先通过训练基于知识图谱结构信息的知识向量找到可能被对齐的实体对,再结合实体描述信息利用改进后的共享参数模型选出最终的对齐实体,最后通过迭代对齐的方法重复前两个步骤找到更多的对齐实体直到训练结束.实验结果表明,与基准算法相比,本文所提模型在跨语言实体对齐任务上可以取得相对不错的结果.

基于局部和全局语义融合的跨语言句子语义相似度计算模型

跨语言句子语义相似度计算旨在计算不同语言句子之间的语义相似程度。近年来,前人提出了基于神经网络的跨语言句子语义相似度模型,这些模型多数使用卷积神经网络来捕获文本的局部语义信息,缺少对句子中远距离单词之间语义相关信息的获取。该文提出一种融合门控卷积神经网络和自注意力机制的神经网络结构,用于获取跨语言文本句子中的局部和全局语义相关关系,从而得到文本的综合语义表示。在SemEval-2017多个数据集上的实验结果表明,该文提出的模型能够从多个方面捕捉句子间的语义相似性,结果优于基准方法中基于纯神经网络的模型方法。

融合主题和要素的汉柬可比语料获取方法

为了有效地获取可比语料,选取汉柬双语新闻文档作为可比语料库的候选语料,提出一种融合发布时间要素、实体要素和主题分布的可比语料获取方法.该方法首先计算文本的主题概率分布的JS距离,并融合各主题和要素特征,计算文本相似度;然后利用改进型的层次聚类算法对双语文本进行聚类,最后从聚簇类结果中获取可比语料.与基于词典的文本相似度计算方法进行聚类相比,该文方法有更高的Purity和F值并且获得的高质量的可比语料更多,说明了本文方法的有效性.