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实体驱动的双向LSTM篇章连贯性建模
被引量：
2
1
作者
杜舒静
徐凡
王明文
《中文信息学报》
CSCD
北大核心
2017年第6期67-74,共8页
篇章连贯性建模是自然语言处理研究领域的一个基础问题。主流的篇章连贯性模型分为两大类,分别是基于实体网格的连贯性模型和基于神经网络的篇章连贯性模型。其中,基于实体网格的篇章连贯性模型需要进行特征提取,而基于深度学习的模型...
篇章连贯性建模是自然语言处理研究领域的一个基础问题。主流的篇章连贯性模型分为两大类,分别是基于实体网格的连贯性模型和基于神经网络的篇章连贯性模型。其中,基于实体网格的篇章连贯性模型需要进行特征提取,而基于深度学习的模型没有充分考虑篇章中句子间的实体链接对连贯性建模的重要作用。基于此,该文首先抽取篇章中相邻句子的实体信息,将其进行分布式表示,然后将此信息通过多种简单且有效的向量操作融合至句子级的双向LSTM深度学习模型之中。在汉语和英语篇章语料上的句子排序和中英文机器翻译连贯性检测两种任务上的实验表明该文提出的模型性能和现有模型相比有所提升,尤其在中文上有显著提升。
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关键词
实体
篇章连贯性
双向LSTM
分布式表示
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职称材料
协同效应下的英语读后写作文本特征动态发展探究
被引量：
4
2
作者
徐素云
郭继荣
《外国语文》
北大核心
2020年第2期152-160,共9页
阅读会对写作产生协同效应,使写作的语言逐渐靠近模范文本,从而提升写作的质量。本研究跟踪一个学期的读后写作任务,利用文本分析工具对读后写作的文本特征从词汇、句法、篇章三个层面进行量化考核,并进行差异性分析,结果显示协同效应...
阅读会对写作产生协同效应,使写作的语言逐渐靠近模范文本,从而提升写作的质量。本研究跟踪一个学期的读后写作任务,利用文本分析工具对读后写作的文本特征从词汇、句法、篇章三个层面进行量化考核,并进行差异性分析,结果显示协同效应在语言的不同层面产生了不同的影响。其对作文的总体质量有显著的积极作用,提升了词汇的复杂度,但没有增加词汇的丰富度。读后写作的句子中并列结构增多,从而拓展了句子的长度,但从属子句增长不明显,使得句子的复杂度变化不大。协同效应对篇章连贯性影响尚不明确,甚至产生微弱的反向作用,降低了读后写作的衔接度和可读性。本研究对阅读和写作教学具有启发意义。
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关键词
协同效应
词汇复杂度
句法复杂度
篇章连贯性
动态发展
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职称材料
融合小句对齐知识的汉英神经机器翻译
被引量：
5
3
作者
苗国义
刘明童
+3 位作者
陈钰枫
徐金安
张玉洁
冯文贺
《北京大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022年第1期61-68,共8页
针对当前神经机器翻译在捕捉复杂句内小句间的语义和结构关系方面存在不足,导致复杂句长文本翻译的篇章连贯性不佳的问题,提出一种融合小句对齐知识的汉英神经机器翻译方法。首先提出手工和自动相结合的标注方案,构建大规模小句对齐的...
针对当前神经机器翻译在捕捉复杂句内小句间的语义和结构关系方面存在不足,导致复杂句长文本翻译的篇章连贯性不佳的问题,提出一种融合小句对齐知识的汉英神经机器翻译方法。首先提出手工和自动相结合的标注方案,构建大规模小句对齐的汉英平行语料库,为模型训练提供丰富的小句级别的汉英双语对齐知识;然后设计一种基于小句对齐学习的神经机器翻译模型,通过融合小句对齐知识,增强模型学习复杂句内小句间语义结构关系的能力。在WMT17,WMT18和WMT19汉英翻译任务中的实验表明,所提出的方法可以有效地提升神经机器翻译的性能。进一步的评测分析显示,所提方法能有效地提高汉英神经机器翻译在复杂句翻译上的篇章连贯性。
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关键词
神经机器翻译
小句对齐
结构关系
篇章连贯性
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职称材料
题名
实体驱动的双向LSTM篇章连贯性建模
被引量：
2
1
作者
杜舒静
徐凡
王明文
机构
江西师范大学计算机信息工程学院
出处
《中文信息学报》
CSCD
北大核心
2017年第6期67-74,共8页
基金
国家自然科学基金(61402208
61772246
+3 种基金
61462045)
江西省自然科学基金(20151BAB207027)
江西省研究生创新基金(YC2016-S169)
江西省教育厅基金(GJJ150351)
文摘
篇章连贯性建模是自然语言处理研究领域的一个基础问题。主流的篇章连贯性模型分为两大类,分别是基于实体网格的连贯性模型和基于神经网络的篇章连贯性模型。其中,基于实体网格的篇章连贯性模型需要进行特征提取,而基于深度学习的模型没有充分考虑篇章中句子间的实体链接对连贯性建模的重要作用。基于此,该文首先抽取篇章中相邻句子的实体信息,将其进行分布式表示,然后将此信息通过多种简单且有效的向量操作融合至句子级的双向LSTM深度学习模型之中。在汉语和英语篇章语料上的句子排序和中英文机器翻译连贯性检测两种任务上的实验表明该文提出的模型性能和现有模型相比有所提升,尤其在中文上有显著提升。
关键词
实体
篇章连贯性
双向LSTM
分布式表示
Keywords
entity
discourse coherence
bi-directional LSTM
distributed representation
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
协同效应下的英语读后写作文本特征动态发展探究
被引量：
4
2
作者
徐素云
郭继荣
机构
西安交通大学城市学院外语系
西安交通大学外国语学院
出处
《外国语文》
北大核心
2020年第2期152-160,共9页
基金
国家社会科学基金一般项目“移动互联环境下的外语学习效能评估与提升路径研究”(15BYY088)的研究成果。
文摘
阅读会对写作产生协同效应,使写作的语言逐渐靠近模范文本,从而提升写作的质量。本研究跟踪一个学期的读后写作任务,利用文本分析工具对读后写作的文本特征从词汇、句法、篇章三个层面进行量化考核,并进行差异性分析,结果显示协同效应在语言的不同层面产生了不同的影响。其对作文的总体质量有显著的积极作用,提升了词汇的复杂度,但没有增加词汇的丰富度。读后写作的句子中并列结构增多,从而拓展了句子的长度,但从属子句增长不明显,使得句子的复杂度变化不大。协同效应对篇章连贯性影响尚不明确,甚至产生微弱的反向作用,降低了读后写作的衔接度和可读性。本研究对阅读和写作教学具有启发意义。
关键词
协同效应
词汇复杂度
句法复杂度
篇章连贯性
动态发展
Keywords
Alignment Effect
lexical complexity
syntactic complexity
textual coherence
language development
分类号
H0-06 [语言文字—语言学]
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职称材料
题名
融合小句对齐知识的汉英神经机器翻译
被引量：
5
3
作者
苗国义
刘明童
陈钰枫
徐金安
张玉洁
冯文贺
机构
北京交通大学计算机与信息技术学院
创新工场人工智能工程院
广东外语外贸大学语言工程与计算实验室
出处
《北京大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022年第1期61-68,共8页
基金
国家重点研发计划(2020AAA0108001)
国家自然科学基金(61976015,61976016,61876198,61370130)
广东省基础与应用基础研究基金(2020A1515011056)资助。
文摘
针对当前神经机器翻译在捕捉复杂句内小句间的语义和结构关系方面存在不足,导致复杂句长文本翻译的篇章连贯性不佳的问题,提出一种融合小句对齐知识的汉英神经机器翻译方法。首先提出手工和自动相结合的标注方案,构建大规模小句对齐的汉英平行语料库,为模型训练提供丰富的小句级别的汉英双语对齐知识;然后设计一种基于小句对齐学习的神经机器翻译模型,通过融合小句对齐知识,增强模型学习复杂句内小句间语义结构关系的能力。在WMT17,WMT18和WMT19汉英翻译任务中的实验表明,所提出的方法可以有效地提升神经机器翻译的性能。进一步的评测分析显示,所提方法能有效地提高汉英神经机器翻译在复杂句翻译上的篇章连贯性。
关键词
神经机器翻译
小句对齐
结构关系
篇章连贯性
Keywords
neural machine translation
clause alignment
structural relationship
discourse coherence
分类号
TP391.2 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
实体驱动的双向LSTM篇章连贯性建模
杜舒静
徐凡
王明文
《中文信息学报》
CSCD
北大核心
2017
2
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
协同效应下的英语读后写作文本特征动态发展探究
徐素云
郭继荣
《外国语文》
北大核心
2020
4
在线阅读
下载PDF
职称材料
3
融合小句对齐知识的汉英神经机器翻译
苗国义
刘明童
陈钰枫
徐金安
张玉洁
冯文贺
《北京大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022
5
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职称材料
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