面向中英平行专利的双语术语自动抽取

双语术语自动抽取是自然语言处理领域的重要研究课题之一,对于跨语言检索、机器翻译,以及双语词典的构建等具有重要意义。该文提出了一种面向中英平行专利语料的无监督双语术语自动抽取算法。该算法利用基于短语的统计机器翻译模型中的短语对齐和基于条件随机场的组块分析,实现双语术语自动抽取,同时借助专利语料的领域主题信息进一步提高双语术语抽取的准确率。实验表明:该算法在5 867组电通信技术领域的中英平行专利文档上进行双语术语的自动抽取,准确率达到94.00%。     

基于集成机器翻译的双语平行语料无监督质量评价

围绕双语平行语料质量评价问题,提出基于集成机器翻译的无监督质量评价思路,从翻译方向和翻译系统两个视角分别设计实现了单引擎和多引擎无监督评价框架和算法。实验结果表明单引擎无监督评价算法能够集成同一个机器翻译系统不同翻译方向的差异,多引擎无监督评价算法能够集成不同机器翻译系统之间的差异,采用最基本的莱文斯坦字符串形态相似度计算方法和线性加权集成方法能够实现高效工业级语料质量评价。     

结构特征一致性约束的双语平行句对抽取

平行句对抽取是解决低资源神经机器翻译平行语料不足的有效途径.基于孪生神经网络的平行句对抽取方法的核心是通过跨语言语义相似度判断2个句子是否平行,在相似的语言对上取得了非常显著的效果.然而针对英语东南亚语言双语句对抽取任务,面临语言空间和句子长度存在较大差异,仅考虑跨语言语义相似度而忽略句子长度特征会导致模型对仅有语义包含关系但不平行句对的误判.笔者提出一种结构特征一致性约束的双语平行句对抽取方法,该方法是对基于孪生神经网络的双语平行句对抽取模型的扩展,首先通过多语言BERT预训练语言模型在嵌入层将两种语言编码到同一语义空间,以此缩小语义空间中语言的差异.其次分别对两种语言句子的长度特征进行编码,与孪生网络编码后的句子语义向量进行融合,增强平行句对在语义及结构特征上的表示,降低模型对语义相似但不平行句对的误判.在英缅双语数据集上进行实验,结果表明提出的方法相比基线模型准确率提高了4.64％,召回率提高了2.52％,F1值提高了3.51％.     

基于分隔符和上下文术语的领域现象术语抽取

领域现象术语常常是复合型短语,很难根据局部上下文特征用传统的机器学习方法来抽取.为此,文中提出了一种领域现象术语的抽取方法.该方法首先用基于上下文的方法抽取得到分隔符集,然后结合分隔符集和上下文术语用改进的NC -value算法进行候选领域现象术语抽取,最后在候选领域现象术语中过滤掉名词性术语,进而得到最终结果.实验表...     

教学型汉英口语平行语料库语料研究

教学型汉英口语平行语料库的建立,旨在帮助英语学习者从母语文化的角度切入,按照中国人语言习惯和传统习俗来学习英语口语,最大限度消除学生说英语的恐惧,强化自我认知,树立信心。构建教学型汉英口语平行语料库可以为大学生英语学习者提供一个顺应时代、符合学情和大学生心理认知的英语口语学习资源库,同时也为一线教师从事英语口语实践教学提供详实、可靠的数据支持,从而最终实现提升学生英语口语实际运用能力的教学目标。     

复述平行语料构建及其应用方法研究

以汉语为研究对象,提出构建大规模高质量汉语复述平行语料的方法.基于翻译引擎进行复述数据增强,将英语复述平行语料迁移到汉语中,同时人工构建汉语复述评测数据集.基于构建的汉语复述数据,在复述识别和自然语言推理任务中验证复述数据构建及其应用方法的有效性.首先基于复述语料生成复述识别数据集,预训练基于注意力机制的神经网络句子匹...     

多策略汉英平行语料的过滤方法研究

为了解决汉英平行语料中带噪声的问题,通过设计规则方法、统计方法(包括Zipporah系统、词对齐模型、语言模型)以及神经网络方法(包括翻译模型和双语预训练模型),从不同侧重点对汉英句对平行程度进行度量.结果表明翻译模型和双语预训练模型在过滤优质平行语料任务上有良好表现.最后,对于表现优异的方法,按照加法和乘法两种方式进...     

一种基于汉维对齐的双语语料库的获取方法

文章以维吾尔文为对象,提出了一种汉维对齐的维文语料库获取方法,通过对照汉维特点,首先对维文进行词干切分,并在此基础上借助词干表和词频表进行词性标注,然后对汉维进行对齐,从而实现汉维双语语料库的获取,对维文及其他少数民族语言的分析及研究提供一种可行的方法.     

基于语言特性的中文领域术语抽取算法

提出一种基于语言特性的中文领域术语自动抽取算法.集成领域耦合性、领域相关性和领域一致性3种语言特性建立统计模型进行中文领域术语的自动抽取.提出基于困惑度衰减比率的自动评价方法,使用该评价方法对术语抽取算法进行了比较评估.实验结果表明,该算法与基于互信息和似然度的方法相比,在准确率和召回率方面都有较大提高.     

基于条件随机场的汽车领域术语抽取

中文领域术语抽取是中文信息处理领域的一项重要研究任务,在词典构建、领域本体构造等方面有重要的应用.采用条件随机场(conditional random fields,CRFs),从汽车知识网站上爬取网页,预处理后得到纯文本,然后分析汽车领域的术语组成特点并制定相应的语料标注规则进行人工标注,对汽车领域进行了术语抽取.在使用词和词性特征的基础上增加了词典特征、领域词频和背景领域词频等特征,精确率、召回率和F-值分别达到84.61%、80.50%和82.50%.与其他方法比较说明所提出的汽车领域术语抽取方法是有效的.     

汉语-印尼语平行语料自动对齐方法研究

双语平行语料库是多语种自然语言处理的重要资源,已被广泛地应用于机器翻译、机助人译、翻译知识抽取与跨语言信息检索等领域中。本文针对汉语-印尼语平行语料的自动对齐与可比语料的自动提取问题,提出了基于锚点和词典相结合的段落对齐方法,并在此基础上采用基于置信区间的长度模型实现句子对齐,同时,为了快速提高汉语-印尼语平行语料库的构建效率,还提出了基于跨语言文档相似度的可比语料提取方法。实验结果表明,本文提出的平行语料对齐方法和可比语料提取方法的准确率较传统方法有显著的提高,说明本文提出方法是有效的、可行的。     

基于词典与语料结合的中文微博主观句抽取方法

提出一种基于词典与语料结合的中文微博主观句抽取方法,通过判断句子中是否包含情感表达文本来判断句子是否为主观句.首先,从现有的情感词典中挑选出情感倾向较为固定的情感词构建了一个高可信情感词典,用于抽取句子中的情感表达文本,保证情感表达文本抽取的准确率;然后提出N-POSW模型,并基于2-POS W模型通过语料学习的方法较为准确地抽取句子中的剩余情感表达文本,保证了情感表达文本抽取的召回率.实验结果表明,相比于传统的基于大规模情感词典的方法,本文方法主观句抽取的F值提高了7%.     

基于语言特征和复合测量的农业术语自动抽取研究

术语是语料库、机器翻译、人工智能实时翻译建设的基础,但传统术语抽取方法存在不全面、错误率高的问题。即便是采用人工抽取的方式,除了耗时耗力难以适应大数据时代社会化大生产的要求,也存在不同的专家观点不一致的问题。从术语的语言特征和复合测量方法出发,综合使用词性特征数值、词长比特征数值、C值法和词频-逆文本频率(term frequency-inverse document frequency, TF-IDF)数值抽取术语。同时,以农业领域的语料为例进行术语抽取,实验结果表明：本文方法抽取的术语精确度和召回率都较高,能有效提高术语抽取的准确率。     

一种基于改进似然比的术语自动抽取方法

术语自动抽取是信息处理领域的基础性课题,日益受到研究者的关注。似然比方法能有效抽取低频词汇,但抽取准确率偏低。为了解决这个问题,将似然比的抽取结果用C-value进行改进。实验证明,两者相结合,在保证似然比方法高召回率的前提下,比单纯依靠似然比方法抽取准确率提高了约8%。     

基于互信息与词语共现的领域术语自动抽取方法研究

领域术语自动抽取是本体建设中最基础最重要的工作。领域术语的自动抽取,通常采用基于规则或者基于统计的方法,这些方法是从术语的完备性,或者是检验术语的领域性进行检验。在前人的基础上提出了一种方法,该方法不仅测试领域术语的完备性,同时测试了其领域性,以期获得更好的结果。实验结果表明,该方法获得的术语准确率得到了一定的改进,准确率和召回率分别达到了81.7%和70%。     

基于柬汉双语词对齐语料构建柬埔寨语依存树库

提出了一种基于柬汉双语词对齐语料构建柬埔寨语依存树库的方法。首先构建柬汉词对齐语料库,在该过程中不仅使用GIZA++模型进行词对齐,还利用词典模糊匹配和词向量相似性比较的方法进行双语词对齐语料库的构建;其次根据哈工大LTP平台构建中文依存树库;最后结合柬汉词对齐语料库和中文依存树库通过映射的方式构建柬语依存树库,再经过人工调整得到最终的柬语依存树库。实验表明,该方法简化了人工标注柬埔寨语句子依存关系的过程,减少了昂贵的人工标注工作,有效地提高了依存树库的构建效率。     

基于句法差异的汉-越平行句对抽取

低资源环境下,受限于平行语料的规模和质量,神经机器翻译的效果并不理想.汉-越神经机器翻译作为典型的低资源型机器翻译,同样面临平行语料匮乏的问题.针对这一问题提出了基于句法差异的汉-越平行句对抽取方法.一方面,分析了汉语和越南语间的句法差异,通过词性标签对差异进行表述;另一方面,利用孪生结构的循环神经网络,在编码过程中融入句法差异信息,从句法规则角度更好的指导抽取过程.实验表明,基于汉越可比语料所提方法能够有效地抽取出高质量汉越平行句对.     

基于双语平行语料库之"中国英语"的翻译研究

随着对外交流的扩大,中国英语的相关翻译成为了汉译英中的一个难点问题,本文以自建的儒家经典双语平行语料库为例,提出建立经典文献的双语语料库,从中搜索相关内容的规范译文,来促进对外翻译水平的提高。     

基于Web的汉日双语平行语料库系统的构建

构建一个基于B/S架构的语料库系统.采用PHP作为主要编程语言,应用Smarty模板引擎,采用轻量级数据库框架,利用MySQL数据库管理系统进行数据的存储,构建一个汉日双语平行语料库.语料库具有完整的前台和后台管理系统,可以实现云南旅游景点汉日双语信息的对照浏览和查询.     

采用CRF模型的哈萨克语信息技术术语自动抽取技术研究

研究哈萨克语信息技术术语自动识别方法.采用基于条件随机场(CRF)的方法,针对哈萨克语信息技术术语的组成形式、定界规则等术语自动识别标注问题,结合哈萨克语本身词性、词边界、术语类别标注的特征,分析不同特征组合对术语识别的影响,并探讨最有效的组合.结果表明,CRF模型正确识别率为83.08%,召回率为80.13%,F值为80.57%.