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基于Web的双语平行句对自动获取 总被引:3,自引:1,他引:2
双语平行句对是机器翻译的重要资源,但是由于获取途径的限制,句子级平行语料库不仅数量有限而且经常集中在特定领域,很难适应真实应用的需求。该文介绍了一个基于Web的双语平行句对自动获取系统。该系统融合了现有系统的优点,对其中的关键技术进行了改进。文中提出了一种自动发现双语网站中URL命名规律的方法,改进了双语平行句对抽取技术。实验结果表明文中所提出的方法大大提高了候选双语网站发现的召回率,所获取双语平行句对的召回率为93%,准确率为96%,证明了该文方法的有效性。此外,该文还对存在于双语对照网页内部的双语平行句对的抽取方法进行了研究,取得了初步成果。 相似文献
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识别和定位特定领域双语网站,是基于Web自动构建特定领域双语语料库的关键。然而,特定领域双语网站之间的句对质量往往差异较大。相对于原有基于句对文本特征识别过滤质量较差句对的方法。该文从句对的来源(即特定领域双语网站)出发,依据领域权威性高的网站往往蕴含高质量平行句对这一假设,提出一种基于HITS算法的双语句对挖掘优化方法。该方法通过网站之间的链接信息建立有向图模型,利用HITS算法度量网站的权威性,在此基础上,仅从权威性高的网站中抽取双语句对,用于训练特定领域机器翻译系统。该文以教育领域为目标,验证“领域权威性高的网站蕴含高质量句对”假设的可行性。实验结果表明,利用该文所提方法挖掘双语句对训练的翻译系统,相比于基准系统,其平均性能提升0.44个BLEU值。此外,针对HITS算法存在的“主题偏离”问题,该文提出基于GHITS的改进算法。结果显示,基于GHITS算法改进的机器翻译系统,其性能继续提升0.40个BLEU值。 相似文献
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信息抽取模式的自动获取不仅能极大地减少所需的工作量,而且对于信息抽取系统的可扩充性和可移植性都至关重要。该文提出的采用开放语料库的跨领域模式自动获取方法是采用开放的训练语料库来自动生成领域无关的抽取模式,借助模式和实例之间的二元性,不断获取新的语料对系统进行训练,从而克服以往训练语料库规模较小的缺点。该方法尽可能减少了领域相关性,领域移植的代价很小。由于采用开放语料,该文提出了一种通过机器学习使用统计模型来自动选取用于模式生成和评价的正反实例的方法。根据在投资领域的测试结果,该方法获得了较好的效果,模式抽取的平均查准率达到92%,平均召回率达到42.4%。 相似文献
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平行语料是自然语言处理中一项重要的基础资源,在双语平行网页中大量存在。该文首先介绍双语URL匹配模式的可信度计算方法,然后提出基于局部可信度的双语平行网页识别算法,再依据匹配模式的全局可信度,提出两种优化方法: 即利用全局可信度,救回因低于局部可信度阈值而被初始算法滤掉的匹配模式;通过全局可信度和网页检测方法,挖出深层网页。进一步,结合网站双语可信度、链接关系,侦测出种子网站周边更多较具可信度的双语网站。除了双语URL匹配模式自动识别,还利用搜索引擎,依据少数高可信度的匹配模式快速识别双语网页。为了提高以上五种方法识别候选双语网页对的准确率,计算了候选双语网页对的双语相似度,并设置阈值过滤非双语网页对。通过实验验证了所提方法的有效性。 相似文献
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缅甸语属于资源稀缺型语言,汉缅双语可比文档是获取平行句对的重要数据资源。该文提出了一种融合主题模型及双语词向量的汉缅双语可比文档获取方法,将跨语言文档相似度计算转化为跨语言主题相似度计算问题。首先,使用单语LDA主题模型分别抽取汉语、缅甸语的主题,得到对应的主题分布表示;其次,将抽取到的汉缅主题词进行表征得到单语的主题词向量,利用汉缅双语词典将汉语、缅甸语单语主题词向量映射到共享的语义空间,得到汉缅双语主题词向量,最后通过计算汉语、缅甸语主题相似度获取汉缅双语可比文档。实验结果表明,该文提出的方法得到的F1值比基于双语词向量方法提升了5.6%。 相似文献
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一种有效的基于Web的双语翻译对获取方法 总被引:5,自引:1,他引:4
命名实体和新词、术语的翻译对机器翻译、跨语言检索、自动问答等系统的性能有着重要的影响,但是这些翻译很难从现有的翻译词典中获得。该文提出了一种从中文网页中自动获取高质量双语翻译对的方法。该方法利用网页中双语翻译对的特点,使用统计判别模型,融合多种识别特征自动挖掘网站中存在的双语翻译对。实验结果表明,采用该模型构建的双语翻译词表,TOP1的正确率达到82.1%,TOP3的正确率达到94.5%。文中还提出了一种利用搜索引擎验证候选翻译的方法,经过验证,TOP1的正确率可以提高到84.3%。 相似文献
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平行语料库是对机器翻译、跨语言信息检索等应用技术具有重要支撑作用的基础数据资源。虽然互联网上的平行网页数量巨大且持续增长,但由于平行网站的异构性和复杂性,如何快速自动获取高质量的平行网页进而构造平行语料库仍然是巨大的挑战。该文提出了一种URL模式与HTML结构相结合的平行网页获取方法,首先利用HTML结构实现平行网页的递归访问,其次使用URL模式优化遍历平行网站的拓扑顺序,从而实现高效准确的平行网页获取。在联合国与香港政府①两个平行网站上的实验表明,该方法相对传统获取方法在获取时间上减少50%以上,准确率提高15%,并显著提高了机器翻译的质量(BLEU 值分别提高1.6 和0.7 个百分点)。 相似文献
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在机器译文自动评价中,匹配具有相同语义、不同表达方式的词或短语是其中一个很大的挑战。许多研究工作提出从双语平行语料或可比语料中抽取复述来增强机器译文和人工译文的匹配。然而双语平行语料或可比语料不仅构建成本高,而且对少数语言对难以大量获取。我们提出通过构建词的Markov网络,从目标语言的单语文本中抽取复述的方法,并利用该复述提高机器译文自动评价方法与人工评价方法的相关性。在WMT14 Metrics task上的实验结果表明,我们从单语文本中提取复述方法的性能与从双语平行语料中提取复述方法的性能具有很强的可比性。因此,该文提出的方法可在保证复述质量的同时,降低复述抽取的成本。
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半结构化网页中多记录信息的自动抽取方法 总被引:1,自引:0,他引:1
从多记录网页中准确的自动抽取出需要的信息,是Web信息处理中的一个重要研究课题。针对现有方法对噪声敏感的缺点,该文提出了基于记录子树的最大相似度发现记录模式的思想,以在同类记录的表现模式存在一定差异的情况下正确识别记录。在此基础上,实现了多记录网页自动抽取系统,该系统可以从多个学术论文检索网站中,自动获取结果网页,并自动抽取其中的记录。对常见论文检索网站的实验表明了该系统具有较好的有效性和准确性。 相似文献
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神经机器翻译在语料丰富的语种上取得了良好的翻译效果,但是在汉语-越南语这类双语资源稀缺的语种上性能不佳,通过对现有小规模双语语料进行词级替换生成伪平行句对可以较好地缓解此类问题。考虑到汉越词级替换中易存在一词多译问题,该文对基于更大粒度的替换进行了研究,提出了一种基于短语替换的汉越伪平行句对生成方法。利用小规模双语语料进行短语抽取构建短语对齐表,并通过在维基百科中抽取的实体词组对其进行扩充,在对双语数据的汉语和越南语分别进行短语识别后,利用短语对齐表中与识别出的短语相似性较高的短语对进行替换,以此实现短语级的数据增强,并将生成的伪平行句对与原始数据一起训练最终的神经机器翻译模型。在汉-越翻译任务上的实验结果表明,通过短语替换生成的伪平行句对可以有效提高汉-越神经机器翻译的性能。 相似文献
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WHISK系统是一个半自动的IE系统,对结构化、半结构化的Web文本它都能使用生成的抽取规则进行信息抽取.但是它在规则学习过程中规则不能保证以最优的方式进行扩展,且生成规则集的时间较长.文中主要针对这些问题,提出利用遗传算法改进WHISK的监督式学习算法,并采用移除法生成规则集.实验结果表明此方法在效率和召回率上都得到提高. 相似文献
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术语定义抽取是信息抽取研究领域的重要内容之一。文中提出了一种结合硬模板匹配和软模板匹配技术的综合术语定义自动抽取方法。文中首先使用硬模板库对待抽取文本进行了初步的定义句匹配抽取。接着,通过使用基于N元语言模型的软模板匹配模型来计算待匹配文本中每个句子与软模板之间的匹配度,并通过设定匹配得分阈值来抽取定义句或过滤掉错误召回的非定义句。实验结果表明文中的术语定义抽取方法远远优于单纯的硬模板匹配或软模板匹配方法。 相似文献