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面向“一带一路”的低资源语言机器翻译研究
1
作者 侯钰涛 阿布都克力木·阿布力孜 +2 位作者 史亚庆 马依拉木·木斯得克 哈里旦木·阿布都克里木 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2024年第4期332-341,共10页
随着“一带一路”倡议的深入推进,沿线国家和地区之间的跨语言沟通需求日渐增长,机器翻译技术逐渐成为各国之间深入交流的重要手段。然而,这些国家存在大量低资源语言,语料的稀缺性导致其机器翻译研究进展较为缓慢。针对该问题,提出一... 随着“一带一路”倡议的深入推进,沿线国家和地区之间的跨语言沟通需求日渐增长,机器翻译技术逐渐成为各国之间深入交流的重要手段。然而,这些国家存在大量低资源语言,语料的稀缺性导致其机器翻译研究进展较为缓慢。针对该问题,提出一种基于NLLB模型改进的低资源语言机器翻译训练方法。首先基于多语言预训练模型提出一种改进的训练策略,该策略在数据增强的前提下,对损失函数进行优化,从而在机器翻译任务中有效提高低资源语言的翻译性能;然后使用ChatGPT以及ChatGLM模型分别评估老挝语-汉语以及越南语-汉语的翻译能力,大语言模型(LLM)已具备一定的翻译低资源语言的能力,而且ChatGPT模型在越南语-汉语翻译任务上已经大幅超越传统的神经机器翻译(NMT)模型,但是在老挝语上的翻译性能还有待进一步提高。实验结果表明,在4种低资源语言到汉语的翻译任务上,相比NLLB-600M基线模型,平均提升了1.33个双语替换测评(BLEU)值以及0.82个chrF++值,从而充分证明了该方法在低资源语言机器翻译任务上的有效性。此外,该方法使用ChatGPT和ChatGLM模型分别对老挝语-汉语以及越南语-汉语进行了初步研究,在越南语-汉语翻译任务中,ChatGPT模型表现出色,远超传统的NMT模型,分别提高了9.28个BLEU值和3.12个chrF++值。 展开更多
关键词 低资源语言 机器翻译 数据增强 多语言预训练模型 大语言模型
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基于跨层级多视角特征的多语言事件探测
2
作者 张志远 张维彦 +1 位作者 宋雨秋 阮彤 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2024年第5期208-215,共8页
多语言事件探测任务的目标是将多种语言的新闻文档集合组织成不同的关键事件,其中每个事件可以包含不同语言的新闻文档。该任务有助于各种下游任务应用,如多语言知识图谱构建、事件推理、信息检索等。目前,多语言事件探测主要分为先翻... 多语言事件探测任务的目标是将多种语言的新闻文档集合组织成不同的关键事件,其中每个事件可以包含不同语言的新闻文档。该任务有助于各种下游任务应用,如多语言知识图谱构建、事件推理、信息检索等。目前,多语言事件探测主要分为先翻译再事件探测与先单语言检测再跨多种语言对齐两种方法,前者依赖翻译的效果,后者需要为每种语言单独训练模型。为此,提出了一种名为基于跨层级多视角特征融合的多语言事件探测方法,端到端地进行多语言事件探测任务。该方法从不同层级利用文档的多视角特征,获得了高可靠性的多语言事件探测结果并提升了低资源语言事件探测的泛化性能。在9种语言混合的新闻数据集上进行的实验表明,所提方法的BCubed F1值提升了4.63%。 展开更多
关键词 多语言预训练模型 多语言事件探测 新闻文档聚类 加权相似度 增量聚类
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融合敏感词典和异构图的汉泰跨语言敏感信息识别
3
作者 朱栩冉 余正涛 张勇丙 《计算机工程与设计》 北大核心 2024年第7期2150-2156,共7页
通用跨语言文本分类模型识别毒品、暴力和自然灾害等敏感信息不准确,且汉泰双语敏感词表示多样化、难对齐导致不同语言信息聚合能力较弱,为此提出一种融合敏感词典和异构图的汉泰跨语言敏感信息识别方法。利用汉泰敏感词典构建具有文档... 通用跨语言文本分类模型识别毒品、暴力和自然灾害等敏感信息不准确,且汉泰双语敏感词表示多样化、难对齐导致不同语言信息聚合能力较弱,为此提出一种融合敏感词典和异构图的汉泰跨语言敏感信息识别方法。利用汉泰敏感词典构建具有文档对齐和词对齐的跨语言异构图结构,将文档以及所含关键词和敏感词作为节点,双语对齐、相似关系和不同词性作为边构建汉泰跨语言异构图;基于多语言预训练模型对文档节点和词节点进行表征;通过多层图卷积神经网络对输入文档进行编码,使用敏感信息分类器对文档进行分类预测。实验结果表明,所提方法准确率较基线模型提高了5.83%。 展开更多
关键词 敏感词典 跨语言 异构图 图卷积神经网络 敏感信息识别 多语言预训练模型 双语对齐
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CINOSUM:面向多民族低资源语言的抽取式摘要模型
4
作者 翁彧 罗皓予 +3 位作者 超木日力格 刘轩 董俊 刘征 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2024年第7期296-302,共7页
针对现有的模型无法处理多民族低资源语言自动摘要生成的问题,基于CINO提出了一种面向多民族低资源语言的抽取式摘要模型CINOSUM。为扩大文本摘要的语言范围,首先构建了多种民族语言的摘要数据集MESUM。为解决以往模型在低资源语言上效... 针对现有的模型无法处理多民族低资源语言自动摘要生成的问题,基于CINO提出了一种面向多民族低资源语言的抽取式摘要模型CINOSUM。为扩大文本摘要的语言范围,首先构建了多种民族语言的摘要数据集MESUM。为解决以往模型在低资源语言上效果不佳的问题,构建了一个框架,采用统一的句子抽取器,以进行不同民族语言的抽取式摘要生成。此外,提出采用多语言数据集的联合训练方法,旨在弥补知识获取上的不足,进而扩展在低资源语言上的应用,显著增强模型的适应性与灵活性。最终,在MESUM数据集上开展了广泛的实验研究,实验结果表明CINOSUM模型在包括藏语和维吾尔语在内的多民族低资源语言环境中表现卓越,并且在ROUGE评价体系下取得了显著的性能提升。 展开更多
关键词 抽取式摘要 多语言预训练模型 低资源语言信息处理 知识迁移
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