摘要：本文对基于句法的统计机器翻译进行了综述。按照模型所基于的语法不同,将基于句法的统计机器翻译分为两大类:基于形式化语法和基于语言学语法。对这两个不同类别,我们分别介绍它们代表性的工作,包括模型的构建、训练和解码器的设计等,并对比了各个模型的优点和缺点。最后我们对基于句法的统计机器翻译进行了总结,指出设计句法模型时要注意的问题,并对未来的发展趋势进行了预测。

摘要：知识获取一直以来是自然语言处理中的瓶颈,基于树库的统计句法分析也不例外。树库中潜在隐含的语言知识是非常丰富的,但它们并不是可以直接得到,往往需要特定的策略才能将它们融合到模型中。我们的汉语统计句法分析模型从3个方面融合潜在的丰富语言知识:1)重新标注树库中的非递归名词短语和非递归动词短语;2 )设计新的中心词映射表;3)引进上下文配置框架以更具体地描述二元依存结构。由于融合了以上三种潜在语言知识,模型的F1值提高了2 37% ,完全匹配正确率提高了5 36 %。

摘要：深度学习平台在新一代人工智能的发展中扮演着重要的角色。近年来,以昇腾平台为代表的国产人工智能软硬件系统快速发展,为国产深度学习平台的发展开辟出了新的道路。与此同时,为了发现并解决昇腾系统存在的潜在漏洞,昇腾平台积极开展常用深度学习模型的迁移工作。从自然语言处理算法角度切入,针对机器阅读理解、神经机器翻译、序列标注和文本分类四大自然语言处理任务,以昇腾平台的高性能硬件芯片为基础,探究迁移ALBERT,RNNSearch,BERT-CRF和TextING这4类典型的自然语言处理模型。基于以上迁移研究,发现和整理了昇腾平台架构设计在自然语言处理研究与业务上的主要不足,即计算图节点动态空间的分配特性、资源算子下沉设备侧、图算融合以及混合精度训练4个方面的问题,并为以上问题提出了相应的解决方案,并进行了实验验证。最后,为国产深度学习平台的发展提出未来优化的方向和相关建议。