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一种基于双句法约束的越南语依存句法树库转换方法 

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申请/专利权人:昆明理工大学

摘要:本发明涉及基于双句法约束的越南语依存句法树库转换方法,属自然语言处理领域。本发明利用目标端端依存句法树库构建一个越南语依存句法分析模型。然后,利用越南语依存句法分析模型对目标端依存句法树库中的句子进行解析,从而获取一定规模的双树对齐语料。同时利用多任务学习的思想,使用模式嵌入和treeBiLSTM分别从全局和局部的角度有效融合源端依存句法树的语法知识,从而找到最佳的源端句法树到目标端句法树的映射关系。进而构建有监督的树库转换模型,有效的刻画出不同标注规范之间对应的映射关系。最终,将已有的多源异构树库转换成符合通用标注规范的依存句法树库。本发明在越南语依存句法树库转换上取得了较好的实验结果。

主权项:1.一种基于双句法约束的越南语依存句法树库转换方法,其特征在于:所述方法的具体步骤如下:Step1、下载相关的越南语依存句法树库作为训练语料,同时收集越南语无标注数据;Step2、通过收集的越南语无标注数据对XLM-RoBERTa模型进行微调,从而增强多语言预训练模型的表征能力;Step3、将越南语源端依存句法树库经过微调后的XLM-RoBERTa模型得到相关的嵌入表示;Step4、将来自XLM-RoBERTa模型的输出首先经过三层共享BiLSTM进行编码获得其上下文表示,并作为多层感知机的输入;Step5、通过双仿射打分层获取依存弧的分值,最终通过最大生成树算法进行解码获得依存句法树;Step6、利用目标端依存句法树库构建一个依存句法分析模型parsettgt对源端依存句法树库中的句子进行解析,获取一定规模的双树对齐语料;Step7、将双树对齐语料中的源端句法树使用模式嵌入和TreeBiLSTM的方式分别从局部和全局的角度进行编码,并将其作为转换模型中多层感知机的额外输入,从而捕获不同依存句法树之间的映射关系,最终构建一定规模的符合通用依存句法树库的依存句法树。

全文数据:

权利要求:

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