融入线性句法信息的神经网络双语词对齐算法

作     者：尹宝生 张斌斌 李绍鸣 Yin Baosheng;Zhang Binbin;Li Shaoming

作者机构：沈阳航空航天大学辽宁沈阳110136 辽宁省知识工程与人机智能研究中心辽宁沈阳110136 

基　　金：国防技术基础项目(JSQB2017206C002) 

出 版 物：《计算机应用与软件》 (Computer Applications and Software)

年 卷 期：2023年第40卷第9期

页      码：278-282,319页

摘      要：目前的双语词对齐模型主要依赖大量人工标注语料,不仅耗费时间成本并且人工标注质量不稳定,为了解决这一问题,提出一种基于双语句对齐语料构建双语词对齐神经网络模型的方法。使用GIZA++进行双语词对齐,设计标注方案,生成双语词对齐语料,作为神经网络初始训练输入;为了充分挖掘句子间潜在的语言特征,提出一种在神经网络的编码层融入双语线性句法信息的词对齐方法。实验基于英中专利与标准句对齐语料进行,神经网络对齐的准确率达到89.05%。

主 题 词：线性句法 词对齐 神经网络 

学科分类：08[工学] 0812[工学-测绘类] 

D　O　I：10.3969/j.issn.1000-386x.2023.09.043

馆 藏 号：203124060...