文献类型：期刊文章

作　　者：于志强[1] 高明虎[1] 陈宇星[1]

YU Zhi-qiang;GAO Ming-hu;CHEN Yu-xing(Information and Network Center,Yunnan Minzu University,Kunming 650500,China)

机构地区：[1]云南民族大学信息与网络中心,云南昆明650500

出　　处：《云南民族大学学报（自然科学版）》

基　　金：国家自然科学基金(61866020);云南省教育厅科学研究基金(2019J0674).

年　　份：2020

卷　　号：29

期　　号：4

起止页码：366-370

语　　种：中文

收录情况：CAS、JST、RCCSE、ZGKJHX、ZMATH、普通刊

摘　　要：低资源环境下,受限于平行语料的规模和质量,神经机器翻译的效果并不理想.汉-越神经机器翻译作为典型的低资源型机器翻译,同样面临平行语料匮乏的问题.针对这一问题提出了基于句法差异的汉-越平行句对抽取方法.一方面,分析了汉语和越南语间的句法差异,通过词性标签对差异进行表述;另一方面,利用孪生结构的循环神经网络,在编码过程中融入句法差异信息,从句法规则角度更好的指导抽取过程.实验表明,基于汉越可比语料所提方法能够有效地抽取出高质量汉越平行句对.

关 键 词：句法特征 平行句对抽取  孪生循环神经网络  汉-越机器翻译  

分 类 号：TP391.1]