多语

作品数：1524被引量：2458H指数：19
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CINOSUM:面向多民族低资源语言的抽取式摘要模型
《计算机科学》2024年第7期296-302,共7页翁彧 罗皓予 超木日力格 刘轩 董俊 刘征 
国家重点研发计划(2020YFB1406702-3);国家自然科学基金(61772575,62006257)。
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...
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 
基于跨层级多视角特征的多语言事件探测
《计算机科学》2024年第5期208-215,共8页张志远 张维彦 宋雨秋 阮彤 
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...
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 
融合方面语义和网格标记的多语言意见元组抽取
《计算机科学》2024年第4期324-333,共10页古文霞 早克热·卡德尔 杨乾 艾山·吾买尔 
基于深度学习的新疆旅游情感分析技术研究项目(2021D01C081)。
面向方面的细粒度意见抽取(Aspect-oriented Fine-grained Opinion Extraction,AFOE)任务的目的是以意见对的形式抽取文本评论中的方面和意见词或者再抽取情感极性,形成意见三元组。以往的研究通常以管道方式抽取意见元素,容易出现错误...
关键词：方面意见对抽取 三元组抽取 网格标记方案 方面语义 面向方面的细粒度意见抽取 
多语言计算前沿技术专题序言
《计算机科学》2022年第1期7-8,共2页黄河燕 颜永红 黄德根 余正涛 熊德意 
多语言计算,或多语言自然语言处理(Multilingual Natural Language Processing),主要研究如何将自然语言处理技术应用于不同的语言。近年来,多语言计算研究呈现出两个明显趋势。1)多语言自然语言处理技术受到了越来越多研究者的青睐和重...
关键词：自然语言处理 深度神经网络 语言计算 多语种 语言多样性 前沿技术 ACL 
融合特定语言适配模块的多语言神经机器翻译被引量：8
《计算机科学》2022年第1期17-23,共7页刘俊鹏 苏劲松 黄德根 
国家重点研发计划(2020AAA0108004)。
多语言神经机器翻译利用单一的编码器-解码器模型对多种语言之间的翻译同时进行建模。多语言神经机器翻译不仅能够促进关联语言之间的知识迁移,提高低资源语言的翻译质量,并且能够实现未见语言对之间的翻译。现有多语言神经机器翻译仍...
关键词：多语言神经机器翻译 特定语言建模 双语适配器 单语适配器 
基于语种关联度课程学习的多语言神经机器翻译被引量：2
《计算机科学》2022年第1期24-30,共7页于东 谢婉莹 谷舒豪 冯洋 
教育部人文社会科学研究青年基金项目(19YJCZH230);北京语言大学研究生创新基金资助项目(20YCX138)。
近年来,使用单一模型实现多语言神经机器翻译的方法受到了广泛关注。然而,现有方法多将所有语种语料直接混合作为训练语料,未能利用多种语言之间关联和相似的信息。此外,模型训练涉及语言种类多、数据量大、整体训练难度大、耗时长等问...
关键词：机器翻译 多语言 课程学习 关联度评估 语种排序 句子排序 
多语言语音识别声学模型建模方法最新进展被引量：11
《计算机科学》2022年第1期47-52,共6页程高峰 颜永红 
随着多媒体信息和通信技术的快速发展,网络上的多语言语音数据日益增多。语音识别作为语音分析与处理的核心技术,如何快速地把中文和英文等少数多资源主要语言处理能力推广到更多的低资源语言,是当前识别技术迫切需要突破的瓶颈。文中...
关键词：多语言 语音识别 声学模型 
多语言问答研究综述
《计算机科学》2022年第1期65-72,共8页刘创 熊德意 
国家重点研发计划(2019QY1802)。
多语言问答是自然语言处理领域的研究热点之一,其目的是给定不同语种的问题和文本,模型能够返回正确的答案。随着机器翻译技术的快速发展及多语言预训练技术在自然语言处理领域中的广泛应用,多语言问答也取得了较快的发展。文中首先系...
关键词：多语言问答 机器翻译 多语言预训练技术 基于文本的多语言问答 基于多模态的多语言问答 
基于多语言语音数据选择的资源稀缺蒙语语音识别研究被引量：1
《计算机科学》2018年第9期308-313,共6页张爱英 
国家自然科学基金(61305027);山东省自然科学基金(ZR2011FQ024);山东省高等学校科技计划项目(J17KB160)资助
利用多语言信息可以提高资源稀缺语言识别系统的性能。但是,在利用多语言信息提高资源稀缺目标语言识别系统的性能时,并不是所有语言的语音数据对资源稀缺目标语言语音识别系统的性能提高都有帮助。文中提出利用长短时记忆递归神经网络...
关键词：数据选择 资源稀缺 多语言深度神经网络 深度Bottleneck神经网络 
资源稀缺蒙语语音识别研究被引量：1
《计算机科学》2017年第10期318-322,共5页张爱英 倪崇嘉 
国家自然科学基金(61305027);山东省自然科学基金(ZR2011FQ024);山东省高等学校科技计划(J17KB160)资助
随着语音识别技术的发展,资源稀缺语言的语音识别系统的研究吸引了更广泛的关注。以蒙语为目标识别语言,研究了在资源稀缺的情况下(如仅有10小时的带标注的语音)如何利用其他多语言信息提高识别系统的性能。借助基于多语言深度神经网络...
关键词：资源稀缺 多语言深度神经网络 Web语言模型 
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