依存边转换翻译规则生成器

来源 :第十五届全国计算语言学学术会议(CCL2016)暨第四届基于自然标注大数据的自然语言处理国际学术研讨会(NLP-NABD | 被引量 : 0次 | 上传用户:martingale
下载到本地 , 更方便阅读
声明 : 本文档内容版权归属内容提供方 , 如果您对本文有版权争议 , 可与客服联系进行内容授权或下架
论文部分内容阅读
  统计机器翻译模型,特别是基于句法的翻译模型,其翻译单元在保留足够的翻译信息以及翻译单元在翻译新句子时的泛化能力上始终存在着一个平衡.神经网络被成功用于统计机器翻译模型中的调序和语言生成中.本文提出了一个新颖的基于神经网络的句法翻译规则生成器——依存边转换翻译规则生成器(DETG),它利用一条转换翻译规则的源端以及源端的上下文作为输入,以依存边转换翻译规则的目标端作为输出.它不仅保留了依存边——这种最简单的句法翻译规则的灵活性,保证了翻译规则的泛化能力,同时通过上下文信息增强了转换翻译规则的匹配能力.生成器的结构非常简洁,它将翻译规则的源端作为输入,同时生成翻译规则目标端的对应翻译以及依存边的位置关系.我们使用生成器对解码时所用到的依存边转换翻译规则打分.我们在三个NIST测试集上的实验显示,相较于基线系统,平均有1.39个BLEU值的提升.
其他文献
  The rapid development of new media results in a lot of redundant information,increasing the difficulty of quickly obtaining useful information and browsing
会议
  This paper describes a mixing model of joint POS tagging and chunking for Kazakh where partial optimal solution provide feature information for joint model.
会议
  In this paper,we propose a neural graph-based dependency parsing model which utilizes hierarchical LSTM networks on character level and word level to learn
会议
  Traditional Mongolian Unicode Encoding has serious problems as several pairs of vowels with the same glyphs but different pronunciations are coded different
会议
  This paper describes an approach to identify suspected cybermob on social media.Many researches involve making predictions of group emotion on Internet(such
会议
在利用大规模双语语料获取复述知识方面,传统的基于"枢轴"方法只能考虑两步以内的复述现象.本文针对已有方法的局限性,对不同语言之间互为翻译的短语对构建翻译关系图,提出基于随机行走N步的复述获取算法,改进已有方法以获取更多潜在的复述知识.本文描述了由汉英短语翻译表构建翻译关系图的方法、基于N步的随机行走算法和基于期望步数的复述短语可信度计算方法.同时,本文提出面向多语言对的翻译关系图扩展方法.在NTC
会议
  Most researches to SRL focus on English.It is still a challenge to improve the SRL performance of other language.In this paper,we introduce a two-pass appro
会议
  Sentiment analysis on social media represented by Weibo is one of the hotspot research problems in NLP.A comprehensive and systematic fine-grained annotated
会议
  近年来基于矩阵分解的协同过滤算法在评分预测上取得的显著成果,但冷启动、数据稀疏等问题仍然未能得到很好的解决,因此如何将评论信息引入推荐系统以缓解上述问题,开始成为
会议
  Topic-sentiment mining is a challenging task for many applications.This paper presents a topic-sentiment joint model in order to mine topics and their senti
会议