摘要神经机器翻译是目前机器翻译领域的主流方法,拥有足够数量的双语平行语料是训练出一个好的翻译模型的前提。双语句对齐技术作为一种从不同语言端单语语料中获取双语平行句对的技术,因此得到广泛的研究。该文首先简单介绍句对齐任务及其相应的评测标准,然后归纳总结前人在句对齐任务上的研究进展,以及句对齐任务的相关信息,并简单概括参加团队所提交的系统,最后对当前工作进行总结并展望未来的工作。
PDF全文下载地址:
http://jcip.cipsc.org.cn/CN/article/downloadArticleFile.do?attachType=PDF&id=3172
删除或更新信息，请邮件至freekaoyan#163.com(#换成@)
句对齐研究综述
本站小编 Free考研考试/2022-01-02
相关话题/技术 工作 系统 神经 介绍
领限时大额优惠券,享本站正版考研考试资料!
优惠券领取后72小时内有效，10万种最新考研考试考证类电子打印资料任你选。涵盖全国500余所院校考研专业课、200多种职业资格考试、1100多种经典教材，产品类型包含电子书、题库、全套资料以及视频，无论您是考研复习、考证刷题，还是考前冲刺等，不同类型的产品可满足您学习上的不同需求。 ...考试优惠券 本站小编 Free壹佰分学习网 2022-09-19基于图卷积神经网络的隐式篇章关系识别
摘要隐式篇章关系识别是篇章关系识别的子任务,其挑战性在于难以学习到具有丰富语义信息和交互信息的论元表示。针对这一难点,该文提出一种基于图卷积神经网络(GraphConvolutionalNetwork,GCN)的隐式篇章关系分类方法。该方法采用预训练语言模型BERT(BidirectionalEnc ...中科院软件研究所 本站小编 Free考研考试 2022-01-02基于大规模语料库的古文词典构建及分词技术研究
摘要古文献的研究有助于传统文化的继承与发扬,而古文分词则是利用自然语言处理技术对古文献进行分析的重要环节。当前互联网拥有大量古汉语文本和词典方面的数据资料,该文提出利用互联网大规模古文语料构建古文基础词典;进而通过互信息、信息熵、位置成词概率多特征融合的新词发现方法从大规模古籍文本中建立候补词典;最 ...中科院软件研究所 本站小编 Free考研考试 2022-01-02基于双通道图神经网络的小样本文本分类
摘要小样本文本分类任务同时面临两个主要问题:①样本量少,易过拟合;②在元学习框架的任务形式下,监督信息被进一步稀疏化。近期工作中,利用图神经网络建模样本的全局信息表示(fullcontextembedding)成为小样本学习领域中一种行之有效的方法,但将其迁移至小样本文本分类任务,由于文本多噪声,且 ...中科院软件研究所 本站小编 Free考研考试 2022-01-02基于BERT的多层标签指针网络事件抽取模型——2020语言与智能技术竞赛事件抽取任务系统报告
摘要事件抽取(eventextraction,EE)是指从自然语言文本中抽取事件并识别事件类型和事件元素的技术,是智能风控、智能投研、舆情监测等人工智能应用的重要技术基础。该文提出一种端到端的多标签指针网络事件抽取方法,并将事件检测任务融入到事件元素识别任务中,达到同时抽取事件元素及事件类型的目的。 ...中科院软件研究所 本站小编 Free考研考试 2022-01-02微博中转发行为的预测技术综述
摘要在线社交网络中,微博平台的便捷性和开放性,给信息的传播和爆发提供了很大的便利。转发是微博平台上用户的重要行为,也是信息传播的关键机制。基于转发行为,分析一条推文是否被用户转发或者一段时间后的转发量,可以使我们更好地了解信息的传播特性,探索用户的行为与兴趣,以此推进信息推荐、预防突发事件和舆情监控 ...中科院软件研究所 本站小编 Free考研考试 2022-01-02译文质量估计中基于Transformer的联合神经网络模型
摘要译文质量估计作为机器翻译中的一项重要任务,在机器翻译的发展和应用中发挥着重要的作用。该文提出了一种简单有效的基于Transformer的联合模型用于译文质量估计。该模型由Transformer瓶颈层和双向长短时记忆网络组成,Transformer瓶颈层参数利用双语平行语料进行初步优化,模型所有参 ...中科院软件研究所 本站小编 Free考研考试 2022-01-02基于重解码的神经机器翻译方法研究
摘要基于Transformer的序列转换模型是当前性能最优的机器翻译模型之一。该模型在生成机器译文时,通常从左到右逐个生成目标词,这使得当前位置词的生成不能利用译文中该词之后未生成词的信息,导致机器译文解码不充分从而降低译文质量。为了缓解上述问题,该文提出了基于重解码的神经机器翻译模型,该模型将已生 ...中科院软件研究所 本站小编 Free考研考试 2022-01-02基于ECPA神经网络的情绪原因识别方法
摘要情绪原因识别是文本情绪分析领域中的一个前沿研究方向。传统情绪原因识别方法需要进行规则制定、抽取特征,而该文从情绪原因的语言特点出发,结合Bi-LSTM模型和注意力机制,提出一种基于情绪上下文位置注意力神经网络的情绪原因识别方法(ECPA)。该方法考虑了情绪词和情绪类别中的情绪信息,学习了Bi-L ...中科院软件研究所 本站小编 Free考研考试 2022-01-02基于图神经网络和语义知识的自然语言推理任务研究
摘要自然语言推理任务的目的是推断两个句子之间的语义逻辑关系。该文通过模仿人类的推理过程构造模型,首先利用长短时记忆网络提取词的语境特征,模仿人类粗读句子的过程;然后依据外部语义知识,连接两个句子中有语义联系的词,构造一个以词为节点的语义图;接下来模仿人类比较两个句子的语义角色相似性的思维,用图卷积或 ...中科院软件研究所 本站小编 Free考研考试 2022-01-02基于字符卷积神经网络的生物医学变异实体识别方法
摘要从海量生物医学文献中挖掘变异信息对生物医学复杂疾病研究具有重要意义。在当前的变异实体识别方法中,基于条件随机场模型的方法取得了不错效果并成为主流方法,但存在需要大量特征工程来提升模型性能的缺点。针对此问题,该文提出一种基于字符卷积神经网络的变异实体识别方法CharCNN-CNN-CRF。该方法首 ...中科院软件研究所 本站小编 Free考研考试 2022-01-02
