基于依存图网络的汉越神经机器翻译方法

汉越神经机器翻译是典型的低资源翻译任务,由于缺少大规模的平行语料,可能导致模型对双语句法差异学习不充分,翻译效果不佳.句法的依存关系对译文生成有一定的指导和约束作用,因此,该文提出一种基于依存图网络的汉越神经机器翻译方法.该方法利用依存句法关系构建依存图网络并融入神经机器翻译模型中,在Transformer模型框架下,...     

融合词典与对抗迁移的越南语事件实体识别

针对越南语事件标注语料稀缺且标注语料中未登陆词过多导致实体识别精度降低的问题,提出一种融合词典与对抗迁移的实体识别模型。将越南语作为目标语言,英语和汉语作为源语言,通过源语言的实体标注信息和双语词典提升目标语言的实体识别效果。采用词级别对抗迁移实现源语言与目标语言的语义空间共享,融合双语词典进行多粒度特征嵌入以丰富目标语言词的语义表征,再使用句子级别对抗迁移提取与语言无关的序列特征,最终通过条件随机场推理模块标注实体识别结果。在越南语新闻数据集上的实验结果表明,在源语言为英语和汉语的情况下,该模型相比主流的单语实体识别模型和迁移学习模型的实体识别性能有明显提升,并且在加入目标语义标注数据后,相比单语实体识别模型的F1值分别增加了19.61和18.73个百分点。