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基于模型不确定性约束的半监督汉缅神经机器翻译(Semi-Supervised Chinese-Myanmar Neural Machine Translation based Model-Uncertainty)
“基于回译的半监督神经机器翻译方法在低资源神经机器翻译取得了明显的效果, 然而, 由于汉缅双语资源稀缺、结构差异较大, 传统基于Transformer的回译方法中编码端的Self-attention机制不能有效区别回译中产生的伪平行数据的噪声对句子编码的影响, 致使译文出现漏译, 多译, 错译等问题。为此, 该文提出基于模型不确定性为约束的半监督汉缅神经机器翻译方法, 在Transformer网络中利用基于变分推断的蒙特卡洛Dropout构建模型不确定性注意力机制, 获取到能够区分噪声数据的句子向量表征, 在此基础上与Self-attention机制得到的句子编码向量进行融合, 以此得到句子有效编码表征。实验证明, 本文方法相比传统基于Transformer的回译方法在汉语-缅甸语和缅甸语-汉语两个翻译方向BLEU值分别提升了4. 01和1. 88个点, 充分验证了该方法在汉缅神经翻译任务的有效性。”
基于中文信息与越南语句法指导的越南语事件检测(Vietnamese event detection based on Chinese information and Vietnamese syntax guidance)
“当前基于深度学习的事件检测模型都依赖足够数量的标注数据, 而标注数据的稀缺及事件类型歧义为越南语事件检测带来了极大的挑战。根据“表达相同观点但语言不同的句子通常有相同或相似的语义成分”这一多语言一致性特征, 本文提出了一种基于中文信息与越南语句法指导的越南语事件检测框架。首先通过共享编码器策略和交叉注意力网络将中文信息融入到越南语中, 然后使用图卷积网络融入越南语依存句法信息, 最后在中文事件类型指导下实现越南语事件检测。实验结果表明, 在中文信息和越南语句法的指导下越南语事件检测取得了较好的效果。”
基于阅读理解的汉越跨语言新闻事件要素抽取方法(News Events Element Extraction of Chinese-Vietnamese Cross-language Using Reading Comprehension)
“新闻事件要素抽取旨在抽取新闻文本中描述主题事件的事件要素, 如时间、地点、人物和组织机构名等。传统的事件要素抽取方法在资源稀缺型语言上性能欠佳, 且对长文本语义建模困难。对此, 本文提出了基于阅读理解的汉越跨语言新闻事件要素抽取方法。该方法首先利用新闻长文本关键句检索模块过滤含噪声的句子。然后利用跨语言阅读理解模型将富资源语言知识迁移到越南语, 提高越南语新闻事件要素抽取的性能。在自建的汉越双语新闻事件要素抽取数据集上的实验证明了本文方法的有效性。”
