Apr, 2018

Hindi-English 混合语的通用依存句法分析

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TL;DR本文研究代码切换数据的句法分析，提出了规范化和反回译模型的解码过程，以及利用词性标注和句法树注释的神经堆叠模型。结果显示，我们的神经叠加分析器比增强分析模型优越 1.5％LAS 点，并且我们的解码过程比第一个最佳规范化和 / 或反回译提高了 3.8％LAS 点。
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发现论文，激发创造
  • 携手合作：利用单语树库解析混合代码数据

    本文提出了一种有效且资源占用较少的策略来解析混合编码数据，利用现有的单一语言标注资源进行训练，相比专业领域的方法，这些方法可以取得显着更好的结果。同时，我们还提供了一个包含 450 个印地文和英文编码混合推文数据集及其通用依存分析标注结果，用于评估这些方法。

    Mar, 2017

  • 探索乌尔都语中的句法模式：依存分析的深度研究

    通过依存句法分析技术，我们在低资源语言乌尔都语的解析中取得了重要进展，并使用复杂的特征模型和 Nivreeager 算法，获得了一定准确率并评估了解析器的错误。

    Jun, 2024

  • 使用混合编码树库进行跨语言依存分析

    该研究探讨了使用代码混合的方式进行多语言句法依存关系知识传递的方法，并利用跨语言词向量在目标语言中转移句法知识的效果，结果显示代码混合的方法比传统的翻译方式更加有效。

    Sep, 2019

  • El Volumen Louder Por Favor: 任务导向的语义解析中的语码转换

    本研究的重点在于 Spanglish，提出了两种数据增强方法解决 CS 样本不足问题，结合少样本的情况，使零样本和全数据的准确度差距缩小了三分之二。

    Jan, 2021

  • 从机器翻译到代码转换：生成高质量的混合语言文本

    本文研究如何用神经机器翻译模型生成印地语 - 英语混合语种句子。通过预训练和使用合成数据来提高模型性能，生成的文本可用于数据增强，提高了语言模型任务和自然语言推理任务的性能，人工评估和客观指标的结果展现出了接近或优于印地语为母语的人群工作者生成的混合语种文本。

    Jul, 2021

  • 代码交替的计算处理挑战

    本文探讨了在非规范化的混合两种或更多语言的多语言数据上进行自然语言处理的挑战，重点关注语言识别、依存分析和机器翻译等 NLP 任务的关键问题。

    Oct, 2016

  • 新加坡口语英语的通用依赖解析

    本研究使用神经叠加的方法，在 Universal Dependencies 方案下构建了 Singlish 依赖树库，并将英语语法知识整合到最新的 Singlish 依赖分析器中，结果显示英语知识可以减少 25% 的错误率，使分析器的准确度为 84.47%。我们是首次在低资源语言上使用神经叠加来改善跨语言依赖解析。我们会将我们的注释和分析器提供给进一步的研究。

    May, 2017

  • 使用神经合成数据的混合语言模型来处理句子间的平行语言切换

    为了解决训练混合语言模型的困难，本研究提出了一种基于序列 - 序列模型及 copy 机制的新型训练方法，通过有限的混合语言数据和单语数据的并行翻译生成需要的混合语言数据，且无需对齐或分析，实现了良好的表现，并显著提高了末端自动语音识别。

    Sep, 2019

  • CALCS 2021 共享任务：用于混合语言数据的机器翻译

    本文关注代码切换社交媒体数据的机器翻译，在监督和非监督环境下提供了英语 - 印地语 - 英语（英 - 汉格利什）、英语 - 西班牙语 - 英语（英 - 西班格利什）和英语 - 现代标准阿拉伯语 - 埃及阿拉伯语（英 - 埃语）的语言对，分享了共同创作语言评估数据时的见解和挑战，并为共享任务中的所有语言提供了基线。在共享任务的排行榜中，共有来自 5 个不同团队的 12 个系统提交。其中最佳表现分别为英语到印地语的 12.67% BLEU 分数和现代标准阿拉伯语 - 埃及阿拉伯语到英语的 25.72% BLEU 分数。

    Feb, 2022

  • 爪哇语依存分析的跨语言迁移学习

    本研究旨在评估迁移学习在增强爪哇语的依存解析中的功效。使用了包括爪哇语在内的 100 多种语言的依存树库，提出了两种学习策略：迁移学习和分层迁移学习。结果表明，我们的最佳模型采用了分层迁移学习方法，相比基准模型，UAS 和 LAS 评估指标均提高了 10%。

    Jan, 2024