基于多特征融合的先秦典籍汉英句子对齐研究
基于多特征融合的先秦典籍汉英句子对齐研究

基于多特征融合的先秦典籍汉英句子对齐研究


标题: 基于多特征融合的先秦典籍汉英句子对齐研究


作者: 梁继文,江川,王东波


第一作者: 梁继文


机构: 南京大学信息管理学院,南京农业大学信息科学技术学院,鲁汶大学比利时政府研发监测中心(ECOOM)


期刊: 数据分析与知识发现


发表日期: 2020-06-03


论文摘要: 【目的】实现先秦典籍古文-英文双语句子自动对齐,为构建典籍双语句级平行语料库、跨语言检索提供支持。【方法】将典籍汉英句子自动对齐问题视为候选句对分类问题,根据实验语料特点,结合已有研究选取对齐句对特征,基于"整体分类"与"序列标注"两种不同的理念,识别候选句对中的对齐句对。【结果】在序列标注实验中,LSTM-CRF模型的句子对齐效果最佳F值为92.67%;在整体分类实验中,SVM识别效果最佳F值为90.63%;在特征组合实验中,同时使用4种特征的F值为91.01%,效果优于其他特征组合。【局限】有待补充类型更丰富的原始语料。【结论】融合4种特征的LSTM-CRF神经网络模型能够有效识别古文-英文对齐句对,实现典籍双语句子自动对齐。


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