公开(公告)号：CN107092594B

公开(公告)日：2019-07-09

申请号：CN201710257714.4

申请日：2017-04-19

Applicant: 厦门大学

Inventor： 苏劲松 ,  殷建民 ,  宋珍巧 ,  阮志伟

IPC: G06F17/27 ,  G06F17/28

Abstract: 基于图的双语递归自编码器，涉及基于深度学习的自然语言处理。从平行语料中抽取双语短语作为训练数据，计算双语短语之间的翻译概率；基于枢轴语言的方法，计算复述概率；构造双语短语的语义关系图；基于双语短语的语义关系图；量化模型目标函数，进行模型参数训练。以更好地学习双语短语嵌入表示为目标，针对传统方法缺乏考虑自然语言中更加充分的语义约束关系，提出一种基于图的双语递归自编码器。算法明确、思路清晰，可以提高学到的双语短语嵌入表示，更好地作用于自然语言处理任务。首先构造双语短语的语义关系图，通过图结构定义两个隐式语义约束，用于学习更加精确的双语短语嵌入表示，进而更好地应用于自然语言处理任务中，如机器翻译。

公开(公告)号：CN107092594A

公开(公告)日：2017-08-25

申请号：CN201710257714.4

申请日：2017-04-19

Applicant: 厦门大学

Inventor： 苏劲松 ,  殷建民 ,  宋珍巧 ,  阮志伟

IPC: G06F17/27 ,  G06F17/28

CPC classification number: G06F17/2785 ,  G06F17/2818

Abstract: 基于图的双语递归自编码器，涉及基于深度学习的自然语言处理。从平行语料中抽取双语短语作为训练数据，计算双语短语之间的翻译概率；基于枢轴语言的方法，计算复述概率；构造双语短语的语义关系图；基于双语短语的语义关系图；量化模型目标函数，进行模型参数训练。以更好地学习双语短语嵌入表示为目标，针对传统方法缺乏考虑自然语言中更加充分的语义约束关系，提出一种基于图的双语递归自编码器。算法明确、思路清晰，可以提高学到的双语短语嵌入表示，更好地作用于自然语言处理任务。首先构造双语短语的语义关系图，通过图结构定义两个隐式语义约束，用于学习更加精确的双语短语嵌入表示，进而更好地应用于自然语言处理任务中，如机器翻译。