纳西-汉语双语词语对齐算法:融合特征约束提升21.9%准确率

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本文主要探讨了融合特征约束模型的纳西-汉语双语词语对齐算法,针对纳西语和汉语这两种语言由于句法结构的巨大差异而给双语词语自动对齐带来的挑战。纳西语和汉语在语法、词汇和表达方式上存在显著区别,这使得传统的词语对齐方法在处理这类跨语言对齐任务时效率较低。 作者首先从大规模语料库中统计分析纳西语和汉语词语间的区间扭曲和位置转换特性。这些特性反映了两种语言中词语对应关系的模式,通过观察和归纳,构建了两个特征约束模型,这两个模型捕捉了词语对齐过程中的关键特征,如词序调整、同义词替换等现象。 接着,作者将这些特征约束模型整合到对数线性模型的框架内,这是一种常用的词语对齐模型,它利用概率论的方法来估计词语之间的对应概率。通过最小错误率算法,作者优化了模型参数,该算法旨在找到最能减少错误对齐的概率配置。 实验部分,作者将所提出的融合特征约束模型的算法与经典的IBMModel3进行对比,这是一个广泛使用的双语词语对齐基准模型。实验结果显示,新算法显著提升了纳西-汉语词语对齐的准确性,相比于IBMModel3,对齐准确率提高了21.9%,这表明该算法在处理纳西语和汉语这对语言对时具有显著优势。 总结起来,这篇论文的核心贡献在于提出了一种有效的方法,通过融合特征约束模型,改善了纳西-汉语双语词语对齐的性能,这对于自然语言处理领域,特别是在跨语言信息检索、机器翻译等应用中,具有重要的实际价值。同时,这也展示了在处理语言结构差异较大的双语对时,如何通过深入挖掘语言特征并将其融入模型设计,来提高对齐精度。