加入梯度均衡机制的端到端方面级情感分析

目前方面级情感分析任务存在类别标签不平衡的问题,会导致模型过多学习非方面词标签,影响模型的性能。基于BERT端到端方面级情感分类模型,针对其类别标签不平衡的问题进行深入研究,提出使用梯度均衡机制缓解类别标签不平衡的问题,采用指数滑动平均的方法缓解潜在离群点样本对实验结果造成的影响,提升模型的性能。在4个标准数据集中进行实验,实验结果表明,所提方法在实验结果中(F1值)相比许多强基线方法有较为明显提升。

基于短语的阿拉伯语到中文的机器翻译系统

使用基于短语的统计翻译方法,搭建了一个简易的阿拉伯语到中文的翻译系统。核心的解码器采用了log-linear直接翻译模型进行开发,在系统中使用了大量的开源软件进行语料库的预处理,并讨论了该方向上尚未解决的问题和未来的发展趋势。