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动词次范畴英汉论元对应关系获取
引用本文:朱聪慧,赵铁军,韩习武,郑德权. 动词次范畴英汉论元对应关系获取[J]. 中文信息学报, 2010, 24(2): 91-96
作者姓名:朱聪慧  赵铁军  韩习武  郑德权
作者单位:1. 教育部—微软语言语音重点实验室,哈尔滨工业大学, 黑龙江 哈尔滨 150001;
2. 计算机科学与技术学院,黑龙江大学, 黑龙江 哈尔滨 150001
基金项目:国家自然科学基金资助项目(60773069,60973169)
摘    要:动词次范畴是根据句法行为对动词的进一步划分,它是由核心动词和一系列论元组成。其相关研究在英汉等多种语言方面都取得了较好的成果,但跨语言之间的研究还很少。该文提出了一种基于主动学习策略的英汉动词次范畴论元对应关系自动获取方法,这种方法可以在双语平行语料上,几乎不需要任何先验的语言学知识的情况下,自动获取英汉论元的对应关系。然后我们将这些对应关系加入了统计机器翻译系统。实验结果表明,融合了英汉动词次范畴论元对应关系的SMT系统在性能上有明显的提升,证明了自动抽取的对应关系的有效性,也为SMT提供了新的研究方向。

关 键 词:人工智能  机器翻译  动词次范畴化  跨语言论元对应关系  自动获取  统计机器翻译  

Acquisition of Argument Correspondence between Chinese and English Verb Subcategorization
ZHU Conghui,ZHAO Tiejun,HAN xiwu,ZHENG Dequan. Acquisition of Argument Correspondence between Chinese and English Verb Subcategorization[J]. Journal of Chinese Information Processing, 2010, 24(2): 91-96
Authors:ZHU Conghui  ZHAO Tiejun  HAN xiwu  ZHENG Dequan
Affiliation:1. Ministry of Education-Microsoft Key Laboratory of NLP and Speech,
Harbin Institute of Technology, Harbin, 150001, China;
2. School of Computer Science and Technology, Heilongjiang University, Harbin, Heilongjiang 150001,China
Abstract:The verb subcategorization(SCF) is a more brief classification based on syntactic behaviors of verb and it is composed by a verb and several arguments.Recently it has attracted substantial researches for a single language,e.g.English and Chinese,whereas the cross-lingual subcategorization demands more systematic efforts.We present a novel method to obtain SCF argument crrespondence between Chinese and English based on active learning.This method can find the new relations through bilingual parallel sentence...
Keywords:artificial intelligence  machine translation  verb subcategorization  cross-lingual argument crrespondence  automatic acquisition  statistical machine translation  
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