【摘 要】
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汉语-老挝语文本相似度计算研究对开展老挝语的自然语言处理研究和中老交流与发展具有重大意义。老挝语属资源稀缺型语言,汉语和老挝语具有相似的句子结构特征,通过在模型中融入语言特征能在有限的训练数据中获取更多的语义信息来提高相似度计算模型的性能。为了获取更准确的双语文本语义表示,按篇章文本的构成将其分为了段落短文本和句子,通过研究不同粒度下的语义表示方法,获取高质量的句子语义表示、段落短文本语义表示,最
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汉语-老挝语文本相似度计算研究对开展老挝语的自然语言处理研究和中老交流与发展具有重大意义。老挝语属资源稀缺型语言,汉语和老挝语具有相似的句子结构特征,通过在模型中融入语言特征能在有限的训练数据中获取更多的语义信息来提高相似度计算模型的性能。为了获取更准确的双语文本语义表示,按篇章文本的构成将其分为了段落短文本和句子,通过研究不同粒度下的语义表示方法,获取高质量的句子语义表示、段落短文本语义表示,最终构建更准确的汉老双语篇章文本语义表示,完成汉老双语文本相似度计算研究,该研究具有一定的实际应用价值以及理论研究意义。论文主要完成了以下研究工作。(1)融合句子结构特征的汉老双语句子相似度计算方法提出一种融合句子结构特征的汉老双语句子相似度计算方法,目的是研究获取高质量汉老双语句子语义表示的方法和构建句子相似度计算模型,为后续研究提供技术及理论支持。汉老双语句子具有相似的句子结构特征,通过构建特征模板获取汉语和老挝语对应的句子结构特征,获取更多的语义信息,将双语词向量映射到共享语义空间以减小语言间差异性,最终构建汉老双语句子相似度计算模型,通过实验验证方法的有效性。实验结果表明,提出方法的效果优于现有方法。(2)融合词性位置特征的多任务汉老双语短文本相似度计算方法提出一种融合词性位置特征的多任务汉老双语短文本相似度计算方法,目的是将(1)中的句子语义表示方法及语言特征获取方法与段落短文本相似度计算的研究相结合,构建获取高质量段落短文本语义表示的方法。针对短文本的特性,通过词性位置特征权重和TF-IDF权重表示短文本的句子,加权获得双语短文本的语义表示,同时通过多任务学习方法计算双语短文本核心句的相似度作为辅助任务获取更多的语义信息,最终构建汉老双语短文本相似度计算模型。实验结果表明,与现有方法相比提出方法的效果更优。(3)融合多特征的弱交互式汉老双语文本相似度计算方法在完成以上研究的基础上,提出一种融合多特征的弱交互式汉老双语文本相似度计算方法,通过将双语文本分割为段落短文本,获取老挝语段落的核心句,与含有句子结构特征的段落句子进行Attention交互,加权得到老挝语段落语义表示,再将其与经过中文BERT模型得到的汉语文本语义表示进行Attention交互获取更多的语义匹配信息,加权得到老挝语文本语义表示,最终计算得到汉老双语文本的相似度分数。实验结果表明,与现有方法相比,提出的方法取得了更优的结果。
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