基于BERT和多相似度融合的句子对齐方法研究.docx

【基于BERT和多相似度融合的句子对齐方法研究】 在自然语言处理（NLP）领域，平行语料库起着至关重要的作用。它由源语言文本和对应的目标语言文本组成，涵盖了从词汇级到篇章级的各种语言信息，对机器翻译、双语词典构建、词义消歧和跨语言信息检索等多个任务提供了必要的数据支持。尽管人工构建平行语料库确保了质量，但成本高昂且难以规模化，因此通常采用计算机技术来收集平行语料。 近年来，神经机器翻译的进展显著提高了译文质量，从而推动了从机器翻译中提取平行语料库的新方法。句子对齐作为构建平行语料库的关键步骤，旨在找出不同语言表述的相同内容之间的最佳映射关系，生成互译句对。通常，从篇章或段落级别的平行语料中切分句子，再通过句子对齐技术获得高质量的句子级平行语料，进一步通过词对齐得到词汇级或短语级平行语料。 目前，句子对齐技术主要有四种方法： 1. 基于句子长度的方法：通过比较句子的字符、单词或字节数量来计算相似度，简单快速，但忽视了语义特征。 2. 基于互译信息的方法：依赖于双语词典或机器翻译引擎，准确性高但速度慢，对词典质量和翻译引擎性能敏感。 3. 混合方法：结合长度方法和互译信息，先筛选候选对，再用互译信息验证，兼顾准确性和效率。 4. 基于神经网络的方法：使用预训练模型将句子映射成向量，然后计算相似度，具有较高的准确率和效率，但依赖于预训练模型。 本文提出的创新点在于引入BERT预训练模型。通过机器翻译得到待对齐双语句对的译文，然后利用双向Transformer提取源语言句子、译文、目标语言句子和译文的特征，并结合BLEU得分、余弦相似度和曼哈顿距离三种相似度算法进行句子对齐。这种方法提高了对齐质量和效率，为跨语言信息检索、机器翻译等NLP任务提供了更优质的平行语料。 相关工作方面，早期的句子长度方法由Gale和Brown等人提出，它们基于源语言和目标语言句子长度的正相关性，但只利用了浅层信息。而基于互译信息的方法则通过同源词、双语词典或机器翻译系统评估对齐概率，如Simard等人的工作。这些方法各有优势和局限，如对齐错误的传播问题和对词典或翻译引擎的依赖。 基于BERT和多相似度融合的句子对齐方法结合了现有技术的优点，通过深度学习模型和多模态相似度度量，提升了句子对齐的准确性和效率，为NLP领域的研究和发展提供了新思路。