老-汉双语对齐研究：多特征与Bi-LSTM算法的应用

"融入多特征的汉-老双语对齐方法" 在自然语言处理领域，双语平行语料库的构建对于机器翻译、信息检索、跨语言信息抽取等多个任务至关重要。双语对齐是构建这样的语料库的关键步骤，它涉及到在两种语言之间找到对应的内容。"融入多特征的汉-老双语对齐方法"这篇研究论文专注于解决汉语与老挝语之间的句子对齐问题，这在两国日益增强的经济与文化交流背景下显得尤为重要。 论文指出，句子对齐通常需要考虑多种特征，包括词汇、语法和上下文信息。对于汉语和老挝语这对语言，由于它们在词序和表达方式上的差异，传统的对齐方法可能无法有效地捕获它们之间的对应关系。因此，研究者们提出了一个融合多特征的对齐策略，特别关注句子中的动词、名词和形容词等关键词汇的顺序。 在实验中，研究者采用了双向长短期记忆网络（Bi-LSTM）算法，这是一种深度学习模型，擅长处理序列数据，能够捕捉上下文中的长期依赖关系。Bi-LSTM在处理篇章级别的语料对齐时表现出色，能有效识别和匹配不同语言间的相似句子结构。 关键词如"老-汉双语句子对齐"、"句子对齐"、"平行语料库"和"Bi-LSTM"揭示了研究的核心内容。"老-汉双语句子对齐"指的是在汉语和老挝语之间进行句子级别的对应；"句子对齐"是研究的具体技术手段，旨在找出两种语言中意义对应的句子；"平行语料库"是研究的目标，它是构建机器翻译系统和其他自然语言处理应用的基础；"Bi-LSTM"是用于实现这一目标的深度学习模型，利用其能力来处理双语对齐的复杂性。 中图分类号"TP391.9"表明这是计算机科学技术下的一个子领域，而"文献标志码：A"则暗示这篇论文属于学术研究类，具有较高的理论和实践价值。这项工作为解决汉语与老挝语之间的双语对齐问题提供了新的视角和方法，有助于促进两国之间的信息交流和理解。