基于词对关联网络的句子对齐研究

• 作者: 丁颖 周国栋 李军辉
• 来源期刊: 中文信息学报
• 学科: 工学
• 关键词: 句子对齐 词对关联网络 神经网络
• 年，卷（期）: 2019,（7）
• 所属期刊栏目: 语言资源建设
• 页码范围: 31-39
• 页数: 9页
• 分类号: TP391
• 字数: 7759字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1003-0077.2019.07.004

摘要

句子对齐能够为跨语言的自然语言处理任务提供高质量的对齐句子对.受对齐句子对通常包含大量对齐的单词对这种直觉的启发,该文通过探索神经网络框架下词对间的语义相互作用来解决句子对齐问题.特别地,该文提出的词对关联网络通过融合三种相似性度量方法从不同角度来捕获词对之间的语义关系,并进一步融合它们之间的语义关系来确定两个句子是否对齐.在单调和非单调文本上的实验结果表明,该文提出的方法显著提高了句子对齐的性能.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	周国栋	苏州大学计算机科学与技术学院	138	1425	22.0	32.0
2	李军辉	苏州大学计算机科学与技术学院	25	151	6.0	12.0
3	丁颖	苏州大学计算机科学与技术学院	7	11	2.0	3.0