【摘 要】
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针对传统跨语言词嵌入方法在汉越等差异较大的低资源语言上对齐效果不佳的问题，提出一种融合词簇对齐约束的汉越跨语言词嵌入方法。首先通过独立的单语语料训练获取汉越单语词嵌入；然后使用近义词、同类词和同主题词三种不同类型的关联关系充分挖掘双语词典中的词簇对齐信息融入映射矩阵的训练过程中，使映射矩阵进一步学习到不同语言相近词间具有的一些共性特征及映射关系；接着通过跨语言映射将两种语言的单语词嵌入映射至同一共
【基金项目】
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国家自然科学基金（61732005，U21B2027，61972186，61866020，61866019）； 云南省重大科技专项（202002AD080001，202103AA080015）； 云南省高新技术产业专项（201606）；
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针对传统跨语言词嵌入方法在汉越等差异较大的低资源语言上对齐效果不佳的问题，提出一种融合词簇对齐约束的汉越跨语言词嵌入方法。首先通过独立的单语语料训练获取汉越单语词嵌入；然后使用近义词、同类词和同主题词三种不同类型的关联关系充分挖掘双语词典中的词簇对齐信息融入映射矩阵的训练过程中，使映射矩阵进一步学习到不同语言相近词间具有的一些共性特征及映射关系；接着通过跨语言映射将两种语言的单语词嵌入映射至同一共享空间中对齐，令具有相同含义的汉语与越南语词嵌入在空间中彼此接近；最后利用余弦相似度为空间中每一个未经标注的汉语单词查找对应的越南语翻译构建汉越对齐词对，实现跨语言词嵌入。实验结果表明，与传统有监督及无监督的跨语言词嵌入方法Multi＿w2v、Orthogonal、VecMap、Muse相比，该方法能有效提升映射矩阵在非标注词上的泛化性，改善汉越低资源场景下模型对齐效果不佳的问题，其在汉越双语词典归纳任务@1和@5上的对齐准确率相比最好基线模型提升了2.2%。
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