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基于跨语言语料的汉泰词分布表示
被引量:
2
1
作者
张金鹏
周兰江
+2 位作者
线岩团
余正涛
何思兰
《计算机工程与科学》
CSCD
北大核心
2015年第12期2358-2365,共8页
词汇的表示问题是自然语言处理的基础研究内容。目前单语词汇分布表示已经在一些自然语言处理问题上取得很好的应用效果,然而在跨语言词汇的分布表示上国内外研究很少,针对这个问题,利用两种语言名词、动词分布的相似性,通过弱监督学习...
词汇的表示问题是自然语言处理的基础研究内容。目前单语词汇分布表示已经在一些自然语言处理问题上取得很好的应用效果,然而在跨语言词汇的分布表示上国内外研究很少,针对这个问题,利用两种语言名词、动词分布的相似性,通过弱监督学习扩展等方式在中文语料中嵌入泰语的互译词、同类词、上义词等,学习出泰语词在汉泰跨语言环境下的分布。实验基于学习到的跨语言词汇分布表示应用于双语文本相似度计算和汉泰混合语料集文本分类,均取得较好效果。
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关键词
弱监督学习扩展
跨
语言
语料
跨语言词汇分布表示
神经概率
语言
模型
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职称材料
题名
基于跨语言语料的汉泰词分布表示
被引量:
2
1
作者
张金鹏
周兰江
线岩团
余正涛
何思兰
机构
昆明理工大学信息工程与自动化学院
昆明理工大学智能信息处理重点实验室
昆明理工大学理学院
出处
《计算机工程与科学》
CSCD
北大核心
2015年第12期2358-2365,共8页
基金
国家自然科学基金资助项目(61363044)
文摘
词汇的表示问题是自然语言处理的基础研究内容。目前单语词汇分布表示已经在一些自然语言处理问题上取得很好的应用效果,然而在跨语言词汇的分布表示上国内外研究很少,针对这个问题,利用两种语言名词、动词分布的相似性,通过弱监督学习扩展等方式在中文语料中嵌入泰语的互译词、同类词、上义词等,学习出泰语词在汉泰跨语言环境下的分布。实验基于学习到的跨语言词汇分布表示应用于双语文本相似度计算和汉泰混合语料集文本分类,均取得较好效果。
关键词
弱监督学习扩展
跨
语言
语料
跨语言词汇分布表示
神经概率
语言
模型
Keywords
weakly supervised learning extension
cross-lingual corpus
cross-lingual word distribution representations
neural probabilistic language model
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于跨语言语料的汉泰词分布表示
张金鹏
周兰江
线岩团
余正涛
何思兰
《计算机工程与科学》
CSCD
北大核心
2015
2
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职称材料
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