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基于词对建模的句子对齐研究
1
作者
丁颖
李军辉
周国栋
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2019年第6期211-217,共7页
句子对齐是将源文本中的句子映射到目标文本中对应翻译的过程。在神经网络的框架下,基于相互对齐的源端和目标端句子中包含大量相互对齐的单词,提出一种句子对齐方法。使用门关联网络捕获源端句子和目标端句子词对之间的语义关系,并通...
句子对齐是将源文本中的句子映射到目标文本中对应翻译的过程。在神经网络的框架下,基于相互对齐的源端和目标端句子中包含大量相互对齐的单词,提出一种句子对齐方法。使用门关联网络捕获源端句子和目标端句子词对之间的语义关系,并通过语义关系来确定源端句子和目标端句子是否对齐。对非单调文本进行对齐评估,结果表明,该方法F1值达到93.8%,有效提高了句子对齐的准确率。
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关键词
句子对齐
词对
双向循环神经
网络
门关联网络
语义关系
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职称材料
题名
基于词对建模的句子对齐研究
1
作者
丁颖
李军辉
周国栋
机构
苏州大学自然语言处理实验室
出处
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2019年第6期211-217,共7页
基金
国家自然科学基金(61401295)
文摘
句子对齐是将源文本中的句子映射到目标文本中对应翻译的过程。在神经网络的框架下,基于相互对齐的源端和目标端句子中包含大量相互对齐的单词,提出一种句子对齐方法。使用门关联网络捕获源端句子和目标端句子词对之间的语义关系,并通过语义关系来确定源端句子和目标端句子是否对齐。对非单调文本进行对齐评估,结果表明,该方法F1值达到93.8%,有效提高了句子对齐的准确率。
关键词
句子对齐
词对
双向循环神经
网络
门关联网络
语义关系
Keywords
sentence alignment
word pairs
Bidirectional Recurrent Neural Network(Bi-RNN)
Gated Relevance Network(GRN)
semantic interaction
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于词对建模的句子对齐研究
丁颖
李军辉
周国栋
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2019
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