基于词对建模的句子对齐研究

• 作者: 丁颖 周国栋 李军辉
• 来源期刊: 计算机工程
• 学科: 工学
• 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
• 年，卷（期）: 2019,（6）
• 所属期刊栏目: 人工智能及识别技术
• 页码范围: 211-217
• 页数: 7页
• 分类号: TP391
• 字数: 7373字
• 语种: 中文
• DOI: 10.19678/j.issn.1000-3428.0051060

摘要

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.

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	苏州大学自然语言处理实验室	138	1425	22.0	32.0
2	李军辉	苏州大学自然语言处理实验室	25	151	6.0	12.0
3	丁颖	苏州大学自然语言处理实验室	7	11	2.0	3.0