【摘 要】
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为解决汉韩双语平行语料库资源匮乏以及传统句对齐算法面向跨语系语言准确率较低的问题,提出了融合特征的汉韩双语句对齐方法。首先将Bi-LSTM融入孪生神经网络构建句对齐模型,用以分别提取汉语和韩语句子的特征并进行对齐。之后基于语料的特点提取句对齐特征融入输入层。通过与传统Bi-LSTM和不同特征组合的孪生Bi-LSTM的对比实验证明,融入特征的孪生Bi-LSTM方法在句对齐任务中具有更优越的性能。
【机 构】
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信息工程大学洛阳校区,信息工程大学
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为解决汉韩双语平行语料库资源匮乏以及传统句对齐算法面向跨语系语言准确率较低的问题,提出了融合特征的汉韩双语句对齐方法。首先将Bi-LSTM融入孪生神经网络构建句对齐模型,用以分别提取汉语和韩语句子的特征并进行对齐。之后基于语料的特点提取句对齐特征融入输入层。通过与传统Bi-LSTM和不同特征组合的孪生Bi-LSTM的对比实验证明,融入特征的孪生Bi-LSTM方法在句对齐任务中具有更优越的性能。
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