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基于机器翻译的跨语言关系抽取
被引量：
3
1
作者
胡亚楠
舒佳根
+1 位作者
钱龙华
朱巧明
《中文信息学报》
CSCD
北大核心
2013年第5期191-197,共7页
训练语料库的规模对基于机器学习的命名实体间语义关系抽取具有重要的作用,而语料库的人工标注需要花费大量的时间和人力。该文提出了使用机器翻译的方法将源语言的关系实例转换成目标语言的关系实例,并通过实体对齐策略将它们加入到目...
训练语料库的规模对基于机器学习的命名实体间语义关系抽取具有重要的作用,而语料库的人工标注需要花费大量的时间和人力。该文提出了使用机器翻译的方法将源语言的关系实例转换成目标语言的关系实例,并通过实体对齐策略将它们加入到目标语言的训练集中,从而使资源丰富的源语言帮助欠资源的目标语言进行语义关系抽取。在ACE2005中英文语料库上的关系抽取实验表明,无论是将中文翻译成英文,还是将英文翻译成中文,都对另一种语言的关系抽取具有帮助作用。特别是当目标语言的训练语料库规模较小时,这种帮助就尤其显著。
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关键词
跨语言关系抽取
机器翻译
实体对齐
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职称材料
题名
基于机器翻译的跨语言关系抽取
被引量：
3
1
作者
胡亚楠
舒佳根
钱龙华
朱巧明
机构
苏州大学自然语言处理实验室
苏州大学计算机科学与技术学院
出处
《中文信息学报》
CSCD
北大核心
2013年第5期191-197,共7页
基金
国家自然科学基金资助项目(60873150
90920004)
+1 种基金
江苏省自然科学基金资助项目(BK2010219)
江苏省高校自然科学重大项目(11KJA520003)
文摘
训练语料库的规模对基于机器学习的命名实体间语义关系抽取具有重要的作用,而语料库的人工标注需要花费大量的时间和人力。该文提出了使用机器翻译的方法将源语言的关系实例转换成目标语言的关系实例,并通过实体对齐策略将它们加入到目标语言的训练集中,从而使资源丰富的源语言帮助欠资源的目标语言进行语义关系抽取。在ACE2005中英文语料库上的关系抽取实验表明,无论是将中文翻译成英文,还是将英文翻译成中文,都对另一种语言的关系抽取具有帮助作用。特别是当目标语言的训练语料库规模较小时,这种帮助就尤其显著。
关键词
跨语言关系抽取
机器翻译
实体对齐
Keywords
Cross-lingual relation extraction
machine translation
entity alignment
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于机器翻译的跨语言关系抽取
胡亚楠
舒佳根
钱龙华
朱巧明
《中文信息学报》
CSCD
北大核心
2013
3
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