基于句法差异的汉-越平行句对抽取

• 作者: 于志强 陈宇星 高明虎
• 来源期刊: 云南民族大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 句法特征 平行句对抽取 孪生循环神经网络 汉-越机器翻译
• 年，卷（期）: 2020,（4）
• 所属期刊栏目: 大数据与机器学习
• 页码范围: 366-370
• 页数: 5页
• 分类号: TP391.1
• 字数: 3512字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1672-8513.2020.04.013

摘要

低资源环境下,受限于平行语料的规模和质量,神经机器翻译的效果并不理想.汉-越神经机器翻译作为典型的低资源型机器翻译,同样面临平行语料匮乏的问题.针对这一问题提出了基于句法差异的汉-越平行句对抽取方法.一方面,分析了汉语和越南语间的句法差异,通过词性标签对差异进行表述;另一方面,利用孪生结构的循环神经网络,在编码过程中融入句法差异信息,从句法规则角度更好的指导抽取过程.实验表明,基于汉越可比语料所提方法能够有效地抽取出高质量汉越平行句对.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	高明虎	云南民族大学信息与网络中心	13	14	2.0	3.0
2	于志强	云南民族大学信息与网络中心	5	10	2.0	3.0
3	陈宇星	云南民族大学信息与网络中心	1	0	0.0	0.0