多语言输入的神经语义分析方法研究 被引量：5

1

作者 柴强 李军辉 +1 位作者 孔芳 周国栋 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2019年第3期169-174,共6页

多语言到语义表达式的语义分析,即将多个语义上等价的不同语言句子同时作为输入并解析为相应的语义表达式。在神经网络编码-解码的框架下,针对多语言输入,将不同语言输入相结合以建立双编码-解码模型。基于该模型,将2种不同自然语言作... 多语言到语义表达式的语义分析,即将多个语义上等价的不同语言句子同时作为输入并解析为相应的语义表达式。在神经网络编码-解码的框架下,针对多语言输入,将不同语言输入相结合以建立双编码-解码模型。基于该模型,将2种不同自然语言作为源端,语义表达式作为目标端,实现多语言到语义表达式的语义分析。在多语言句子的语义分析数据集上的评测结果表明,多语言到语义表达式的语义分析方法取得的准确率高于单语言到语义表达式的语义分析方法。 展开更多

关键词 多语言 语义分析 双编码 解码 神经网络

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基于CRFs的评价对象抽取特征研究 被引量：38

2

作者 王荣洋 鞠久朋 +1 位作者 李寿山 周国栋 《中文信息学报》 CSCD 北大核心 2012年第2期56-61,共6页

评价对象是情感分析中情感信息的一个重要组成部分。该文基于条件随机场模型,研究多种特征在评价对象抽取任务中的表现,并将特征归纳为词法、依存关系、相对位置、语义四大类别。其中,重点引入语义角色标注新特征。在实验中,我们在三个... 评价对象是情感分析中情感信息的一个重要组成部分。该文基于条件随机场模型,研究多种特征在评价对象抽取任务中的表现,并将特征归纳为词法、依存关系、相对位置、语义四大类别。其中,重点引入语义角色标注新特征。在实验中,我们在三个不同的数据集上考查了各个特征及其组合对系统性能的影响,作了详细地比较研究。另外,实验结果表明新提出的语义角色标注特征对评价对象抽取有很好地指示作用。 展开更多

关键词 情感分析 评价对象抽取 特征组合 语义角色标注

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基于句法特征的评价对象抽取方法研究 被引量：18

3

作者 戴敏 王荣洋 +2 位作者 李寿山 朱珠 周国栋 《中文信息学报》 CSCD 北大核心 2014年第4期92-97,共6页

评价对象抽取是情感分析任务中一个重要的子任务。该文使用基于条件随机场模型的监督学习方法实现英文的评价对象抽取。为了更好的捕捉评价对象和情感词之间的关系,引入句法分析用以加入丰富的句法特征提高评价对象抽取性能。实验中,我... 评价对象抽取是情感分析任务中一个重要的子任务。该文使用基于条件随机场模型的监督学习方法实现英文的评价对象抽取。为了更好的捕捉评价对象和情感词之间的关系,引入句法分析用以加入丰富的句法特征提高评价对象抽取性能。实验中,我们在两个不同的数据集上考查了句法特征对评价对象抽取性能的影响,并做了详细的分析比较。实验结果表明,将句法特征应用在评价对象抽取任务中能够取得不错的效果,明显提高了评价对象的抽取召回率。 展开更多

关键词 情感分析 评价对象 句法特征 条件随机场

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中文微博用户性别分类方法研究 被引量：20

4

作者 王晶晶 李寿山 黄磊 《中文信息学报》 CSCD 北大核心 2014年第6期150-155,168,共7页

该文旨在研究中文微博用户的性别分类问题,即根据微博提供的中文文本信息对注册用户的性别进行识别。虽然基于微博的性别分类已经有一定研究,但是针对中文的性别分类工作还很缺乏。该文首先提出分别利用用户名和微博文本构建两个分类器... 该文旨在研究中文微博用户的性别分类问题,即根据微博提供的中文文本信息对注册用户的性别进行识别。虽然基于微博的性别分类已经有一定研究,但是针对中文的性别分类工作还很缺乏。该文首先提出分别利用用户名和微博文本构建两个分类器对用户的性别类型进行判别,并对不同的特征(例如,字特征、词特征等)进行了研究分析;其次,在针对用户名和微博文本的两个分类器的基础上,使用贝叶斯融合方法进行分类器融合,从而达到采用这两种文本分类信息同时对用户性别进行性别判断。实验结果表明该文的方法可以达到较高的识别准确率,并且分类器融合的方法明显优于仅利用用户名或者微博文本的分类方法。 展开更多

关键词 性别分类 新浪微博 文本分类 社交网络

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面向中文文本的情感信息抽取语料库构建 被引量：8

5

作者 戴敏 朱珠 +1 位作者 李寿山 周国栋 《中文信息学报》 CSCD 北大核心 2015年第4期67-73,共7页

情感信息抽取是情感分析中的一个重要子任务。虽然该任务已经开展有一段时间,但是面向中文文本的情感信息抽取任务研究才刚刚起步。目前中文文本的情感信息抽取面临的首要困难在于现有的相关中文语料库还非常有限。为了更好开展中文文... 情感信息抽取是情感分析中的一个重要子任务。虽然该任务已经开展有一段时间,但是面向中文文本的情感信息抽取任务研究才刚刚起步。目前中文文本的情感信息抽取面临的首要困难在于现有的相关中文语料库还非常有限。为了更好开展中文文本的情感信息抽取研究,该文重点研究了中文语料标注体系,构建一个规模较大、标注类型丰富的中文情感信息抽取语料库。除了常见语料库标注的情感倾向性、评价对象、情感词等信息外,重点标注了评价对象的省略、无情感词情感句表达及极性转移等情况。由语料信息统计可知,该文所指出的特殊现象(例如,评价对象的省略)在中文情感表达中是非常普遍的,开展这方面的研究很有必要。该文所构建的中文文本语料库将为中文情感信息抽取任务提供语料基础。 展开更多

关键词 情感分析 情感信息抽取 中文语料库

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基于Deep Learning的代词指代消解 被引量：23

6

作者 奚雪峰 周国栋 《北京大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2014年第1期100-110,共11页

针对指代消解一直是自然语言处理中的核心问题,提出一种利用DBN(deep belief nets)模型的Deep Learning学习机制进行基于语义特征的指代消解方法。DBN模型由多层无监督的RBM(restricted Boltzmann machine)网络和一层有监督的BP(back-pr... 针对指代消解一直是自然语言处理中的核心问题,提出一种利用DBN(deep belief nets)模型的Deep Learning学习机制进行基于语义特征的指代消解方法。DBN模型由多层无监督的RBM(restricted Boltzmann machine)网络和一层有监督的BP(back-propagation)网络组成,RBM网络确保特征向量映射达到最优,最后一层BP网络可以对RBM网络的输出特征向量进行分类,从而训练指代消解分类器。在ACE04英文语料及ACE05中文语料上进行测试,实验结果表明,增加RBM训练层数可以提高系统性能。此外,引入对特征集合的抽象分层因素,也对系统性能的提升产生积极作用。 展开更多

关键词 代词消解 深度学习 深层语义特征

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基于树核函数的中英文代词消解 被引量：23

7

作者 孔芳 周国栋 《软件学报》 EI CSCD 北大核心 2012年第5期1085-1099,共15页

基于树核函数,提出了从使用中心理论、集成竞争者信息和融入语义角色相关信息这3个方面对结构化句法树进行动态扩展来提升中英文代词消解的性能.首先探索了3种基本结构化句法树捕获方案,并使用SVMLight中提供的卷积树核函数直接进行基... 基于树核函数,提出了从使用中心理论、集成竞争者信息和融入语义角色相关信息这3个方面对结构化句法树进行动态扩展来提升中英文代词消解的性能.首先探索了3种基本结构化句法树捕获方案,并使用SVMLight中提供的卷积树核函数直接进行基于结构化句法树的相似度计算,从而完成指代消解任务;其次,在分析3种结构化句法树捕获方案的基础上,从中心理论、竞争者信息和语义角色相关信息等几方面对捕获的结构化句法树进行了扩展;最后,通过ACE 2004 NWIRE英文语料和ACE 2005 NWIRE中文语料上的实验,说明了这些扩展能够提升代词消解的性能. 展开更多

关键词 代词消解 结构化句法树 树核函数

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基于机器翻译的双语协同关系抽取 被引量：2

8

作者 胡亚楠 惠浩添 +1 位作者 钱龙华 朱巧明 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2015年第3期662-665,共4页

传统的弱指导关系抽取研究主要集中于单语言内部。为了充分利用语言之间的互补性来减轻对大规模训练数据的需求,提出一种双语协同训练的关系分类方法。针对小规模标注语料和一定规模的未标注语料,通过机器翻译和实体对齐产生关系实例的... 传统的弱指导关系抽取研究主要集中于单语言内部。为了充分利用语言之间的互补性来减轻对大规模训练数据的需求,提出一种双语协同训练的关系分类方法。针对小规模标注语料和一定规模的未标注语料,通过机器翻译和实体对齐产生关系实例的双语视图,最后利用协同训练得到两种语言的分类模型。在ACE RDC 2005中英文语料上的实验表明,双语协同训练方法可以同时提高中文和英文的关系分类性能,并且减少对于标注训练数据量的需求。 展开更多

关键词 双语协同训练 机器翻译 实体对齐

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交互式问答系统中待消解项的识别方法研究 被引量：3

9

作者 张超 孔芳 周国栋 《中文信息学报》 CSCD 北大核心 2014年第4期111-116,122,共7页

交互式问答系统能够与用户进行对话式交互进而处理用户提出的一系列问题。交互式问答技术是近些年来问答技术的一个热门方向。该文首次深入研究交互式问答中待消解项的识别方法。根据语料统计了交互式问答中待消解项的分布情况并进行相... 交互式问答系统能够与用户进行对话式交互进而处理用户提出的一系列问题。交互式问答技术是近些年来问答技术的一个热门方向。该文首次深入研究交互式问答中待消解项的识别方法。根据语料统计了交互式问答中待消解项的分布情况并进行相关实验,运用前人研究的启发式规则与平面特征相结合的方法在交互式问答中测试识别待消解项的性能。结合交互式问答的特点提出了专有名词的两个基于交互式问答特点的特征,并在TREC QA问题集语料中进行相关实验。实验结果表明,代词、有定名词用已有的方法识别效果较好,在加入本文提出的新特征后,在专有名词上也取得了较好的效果。 展开更多

关键词 交互式问答 待消解项识别 指代消解

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基于功能连接词的隐式篇章关系推理 被引量：1

10

作者 车婷婷 洪宇 +3 位作者 周小佩 严为绒 姚建民 朱巧明 《中文信息学报》 CSCD 北大核心 2014年第2期17-27,共11页

功能连接词是一种直接表述篇章单元内部语义关系、结构特性和语境发展趋势的词特征。借助功能连接词的这一优势,该文提出一种基于功能连接词的隐式篇章关系推理方法。该方法首先挖掘词级与短语级的功能连接词,划分功能连接词的篇章关系... 功能连接词是一种直接表述篇章单元内部语义关系、结构特性和语境发展趋势的词特征。借助功能连接词的这一优势,该文提出一种基于功能连接词的隐式篇章关系推理方法。该方法首先挖掘词级与短语级的功能连接词,划分功能连接词的篇章关系类别;其次,为每个功能连接词构建概念模型,借以描述由功能连接词连接的论元属性,并建立论元概念与篇章关系的映射体系;最后,利用统计策略识别待测论元的概念模型,并借助"概念—关系"映射体系,实现隐式篇章语义关系推理。实验结果显示,该文基于功能连接词构建概念模型的推理方法,相较于现有的基于监督学习的分类方法,系统性能获得显著提升。 展开更多

关键词 隐式篇章关系 功能连接词 论元概念模型

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交互式问答中基于话语结构的指代消解研究

11

作者 张超 孔芳 周国栋 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2015年第19期141-145,共5页

交互式问答系统能够与用户进行对话式交互进而处理用户提出的一系列问题,但指代现象阻碍了系统准确地理解用户的问题。深入研究了交互式问答中的指代消解任务,在交互式问答文本语料中标注指代链信息和话语结构信息,并在基准平台的基础... 交互式问答系统能够与用户进行对话式交互进而处理用户提出的一系列问题,但指代现象阻碍了系统准确地理解用户的问题。深入研究了交互式问答中的指代消解任务,在交互式问答文本语料中标注指代链信息和话语结构信息,并在基准平台的基础上提出了基于话语结构的特征集。实验研究了新闻文本上提出的基准特征集在交互式问答文本中的性能,并在此基础上引入话语结构特征。实验结果表明,与基准系统相比,改进系统的F值提高了2.6%,指代消解平台的性能有较大的提升。 展开更多

关键词 交互式问答 话语结构 指代消解

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汉语篇章理解研究综述 被引量：6

12

作者 孔芳 王红玲 周国栋 《软件学报》 EI CSCD 北大核心 2019年第7期2052-2072,共21页

人们理解自然语言通常是在篇章级进行的,随着词汇级及句子级研究的日益成熟,自然语言处理研究的焦点已转向篇章级。篇章分析的主要任务就是从整体上分析出篇章结构及其构成单元之间的语义关系,并利用上下文理解篇章。根据不同的篇章分... 人们理解自然语言通常是在篇章级进行的,随着词汇级及句子级研究的日益成熟,自然语言处理研究的焦点已转向篇章级。篇章分析的主要任务就是从整体上分析出篇章结构及其构成单元之间的语义关系,并利用上下文理解篇章。根据不同的篇章分析目的,篇章单元及其关系可以表示为不同的篇章基本结构,不同篇章基本结构及其关系的研究可提供不同层面的篇章理解。目前对汉语篇章内在规律的研究较少,缺乏对篇章进行有效分析和深入理解的理论方法体系,这严重制约了篇章级的相关研究及应用。重点关注篇章的两个最基本特征,即衔接性和连贯性,从篇章结构分析的理论研究、资源建设和计算模型这3个方面,分别探讨篇章修辞结构(体现篇章连贯性)和话题结构(体现篇章衔接性),对篇章理解的国内外研究现状进行了归纳和整理,并给出了目前存在的主要问题和研究趋势。 展开更多

关键词 自然语言理解 篇章分析 篇章修辞结构 篇章话题结构

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汉语表述识别与指代消解 被引量：3

13

作者 黄学华 孔芳 周国栋 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2016年第9期168-173,共6页

使用传统的机器学习方法构建汉语指代消解基准平台,当引入表述识别二次分类器后,基准平台的性能并没有获得提升。针对该问题,提出一种改进的表述识别方法。改进的表述识别方法只针对代词、专有名词进行分类过滤,而对所有的普通名词短语... 使用传统的机器学习方法构建汉语指代消解基准平台,当引入表述识别二次分类器后,基准平台的性能并没有获得提升。针对该问题,提出一种改进的表述识别方法。改进的表述识别方法只针对代词、专有名词进行分类过滤,而对所有的普通名词短语予以保留。实验结果表明,与传统基于规则的表述识别方法相比,改进方法可以有效提升全自动的汉语指代消解性能。 展开更多

关键词 指代消解 表述识别 机器学习 句法分析 语料

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基于中英文可比较语料的中文零指代消解 被引量：3

14

作者 杨紫怡 贡正仙 +1 位作者 孔芳 周国栋 《北京大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2017年第2期279-286,共8页

针对中文篇章中的零指代问题,提出一种基于中英文可比较语料进行中文零指代识别和消解的方法,并提出英文对等句的概念。利用对等句,重新定义句子间隔,并引入双语词对齐特征。在基准平台基础上,从零指代项识别和零指代项消解两个方面进... 针对中文篇章中的零指代问题,提出一种基于中英文可比较语料进行中文零指代识别和消解的方法,并提出英文对等句的概念。利用对等句,重新定义句子间隔,并引入双语词对齐特征。在基准平台基础上,从零指代项识别和零指代项消解两个方面进行研究。在Onto Notes5.0语料上的实验结果表明,与目前性能最好的系统相比,新提出的基于中英对等语料的中文零指代方法取得更好的性能。 展开更多

关键词 中文零指代 双语 对等句 识别 消解

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篇章视角的汉语零指代语料库构建 被引量：5

15

作者 孔芳 葛海柱 周国栋 《软件学报》 EI CSCD 北大核心 2021年第12期3782-3801,共20页

零指代是汉语中普遍存在的一个现象,在汉英机器翻译、文本摘要以及阅读理解等众多自然语言处理任务中都起着重要作用,目前已成为自然语言处理领域的一个研究热点.提出了篇章视角的汉语零指代表示体系,从服务于篇章分析的角度出发,首先... 零指代是汉语中普遍存在的一个现象,在汉英机器翻译、文本摘要以及阅读理解等众多自然语言处理任务中都起着重要作用,目前已成为自然语言处理领域的一个研究热点.提出了篇章视角的汉语零指代表示体系,从服务于篇章分析的角度出发,首先以基本篇章单元为考察对象,判别其是否包含零元素;再根据零元素在基本篇章单元中承担的角色将零元素划分成主干类和修饰类两类;接着以段落对应的篇章修辞结构树为考察指代关系的基本单元,依据先行词与零元素间的位置关系将指代关系分成基本篇章单元内和基本篇章单元间两种,并针对基本篇章单元间的指代关系,根据零元素对应的先行词的状况将指代关系分成实体类、事件类、组合类和其他等4类;最后,基于篇章视角的汉语零指代表示体系,选取汉语树库CTB、连接词驱动的汉语篇章树库CDTB和Onto Notes语料中重叠的325篇文本进行了汉语零指代的标注,构建了服务于篇章分析的汉语零指代语料库.一方面,借助系统检测来说明所提出的表示体系合理有效,构造的语料库质量上乘;另一方面构建了完整的汉语零指代消解基准平台,从可计算的角度验证了所构建的汉语零指代语料库能够为篇章视角的汉语零指代研究提供必要的支撑. 展开更多

关键词 零指代 语料库构建 篇章分析 基本篇章单元 零元素

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基于维基百科的中文嵌套命名实体识别语料库自动构建 被引量：7

16

作者 李雁群 何云琪 +1 位作者 钱龙华 周国栋 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2018年第11期76-82,共7页

传统的监督学习方法需要标注一定规模的领域内语料库,限制了其领域适应性。为此,提出一种从中文维基百科条目中自动构建中文嵌套命名实体识别语料库的方法。对中文维基百科的条目进行实体分类,利用实体条目构造实体的嵌套结构,从而自动... 传统的监督学习方法需要标注一定规模的领域内语料库,限制了其领域适应性。为此,提出一种从中文维基百科条目中自动构建中文嵌套命名实体识别语料库的方法。对中文维基百科的条目进行实体分类,利用实体条目构造实体的嵌套结构,从而自动生成大规模的中文嵌套命名实体识别语料库。在手工标注嵌套命名实体识别语料库上的实验结果表明,自动构建的语料库具有规模较大、领域广的特点,且能够适应宽泛领域上的中文嵌套命名实体识别任务。 展开更多

关键词 嵌套命名实体识别 信息抽取 维基百科 语料库 条件随机场

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基于文本与社交信息的用户群组识别 被引量：7

17

作者 王中卿 李寿山 周国栋 《软件学报》 EI CSCD 北大核心 2017年第9期2468-2480,共13页

社交媒体上的个人群体信息对于理解社交网络结构非常有用,现有研究主要基于用户之间的链接和显式社交信息识别用户的个人群体,很少考虑使用文本信息与隐含社交信息.在显式社交信息缺乏时,隐含社交信息以及文本信息对于识别用户的群体是... 社交媒体上的个人群体信息对于理解社交网络结构非常有用,现有研究主要基于用户之间的链接和显式社交信息识别用户的个人群体,很少考虑使用文本信息与隐含社交信息.在显式社交信息缺乏时,隐含社交信息以及文本信息对于识别用户的群体是非常有帮助的.提出一种隐含因子图模型,有效地利用各种隐含与显式的社交与文本信息对用户的群组进行识别.其中,显式的文本与社交信息是通过用户发表的文本与个人关系生成的.同时,利用矩阵分解模型自动生成隐含的文本与社交信息.最后,利用因子图模型与置信传播算法对显式与隐含的文本与社交信息进行集成,并对用户群组识别模型进行学习与预测.实验结果表明,该方法能够有效地对用户群组进行识别. 展开更多

关键词 群组推荐 社交网络 隐含信息 矩阵分解 因子图模型

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基于最短依存路径和集成学习的化学物蛋白质关系抽取 被引量：3

18

作者 程威 邵一帆 +1 位作者 钱龙华 周国栋 《中文信息学报》 CSCD 北大核心 2021年第4期58-65,共8页

化学物与蛋白质之间的相互作用关系抽取对精准医学和药物发现等方面的研究有着重要作用。该文提出了一种基于最短依存路径和注意力机制的双向LSTM模型,并将其应用于化学物蛋白质关系抽取。在特征上综合考虑了最短依存路径上的词性、位... 化学物与蛋白质之间的相互作用关系抽取对精准医学和药物发现等方面的研究有着重要作用。该文提出了一种基于最短依存路径和注意力机制的双向LSTM模型,并将其应用于化学物蛋白质关系抽取。在特征上综合考虑了最短依存路径上的词性、位置和依存关系类型等。在BioCreative VI CHEMPROT任务上的实验表明,该方法在基于依存信息的系统中获得了较好的F1值性能。同时,集成学习也进一步提高了化学物蛋白质关系抽取性能。 展开更多

关键词 实体关系抽取 化学物蛋白质关系抽取 最短依存路径 注意力机制

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中文篇章零元素语料库构建 被引量：2

19

作者 盛晨 孔芳 周国栋 《北京大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第1期15-21,共7页

针对中文零指代问题,从篇章视角进行理论分析,并完成中文篇章零元素语料库(ChineseDiscourse ZeroCorpus,CDZC)的构建工作。首先,整理和分析已有的理论研究以及语料资源,探究篇章层面中文零元素语料库标注的必要性。然后,采用自底向上... 针对中文零指代问题,从篇章视角进行理论分析,并完成中文篇章零元素语料库(ChineseDiscourse ZeroCorpus,CDZC)的构建工作。首先,整理和分析已有的理论研究以及语料资源,探究篇章层面中文零元素语料库标注的必要性。然后,采用自底向上、前向搜索的标注策略和人机结合的半自动标注方式,完成CDZC语料库的构建。最后,对该语料库进行一系列详细的统计分析。结果表明,CDZC能够充分反映出中文零元素省略的语言特点,为相关研究提供语料资源支持。 展开更多

关键词 中文零元素 篇章视角 语料库构建 中文篇章零元素语料库

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基于提高伪平行句对质量的无监督领域适应机器翻译 被引量：2

20

作者 肖妮妮 金畅 段湘煜 《计算机工程与科学》 CSCD 北大核心 2022年第12期2230-2237,共8页

神经机器翻译系统的良好性能依赖于大规模内领域双语平行数据,当特定领域数据稀疏或不存在时,领域适应是个很好的解决办法。无监督领域适应方法通过构建伪平行语料来微调预训练的翻译模型,然而现有的方法没有充分考虑语言的语义、情感... 神经机器翻译系统的良好性能依赖于大规模内领域双语平行数据,当特定领域数据稀疏或不存在时,领域适应是个很好的解决办法。无监督领域适应方法通过构建伪平行语料来微调预训练的翻译模型,然而现有的方法没有充分考虑语言的语义、情感等特性,导致目标领域的翻译包含大量的错误和噪声,从而影响到模型的跨领域性能。为缓解这一问题,从模型和数据2个方面来提高伪平行句对的质量,以提高模型的领域自适应能力。首先,提出更加合理的预训练策略来学习外领域数据更为通用的文本表示,增强模型的泛化能力,同时提高内领域的译文准确性;然后,融合句子的情感信息进行后验筛选,进一步改善伪语料的质量。实验表明,该方法在中-英与英-中实验上比强基线系统反向翻译的BLEU值分别提高了1.25和1.38,可以有效地提高翻译效果。 展开更多

关键词 神经网络 神经机器翻译 领域适应 模型优化 情感信息

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