Parallell mening extrahering är en uppgift som tar itu med data gleshet problem som finns i flerspråkiga naturligt språk behandling applikationer. Vi föreslår en end-to-end djup neurala nätverk strategi för att upptäcka translational ekvivalens mellan meningar på två olika språk. I motsats till tidigare metoder, som vanligtvis förlitar sig på multiplar modeller och olika ord anpassning funktioner, genom att utnyttja kontinuerlig vektor representation av meningar vi tar bort behovet av alla domänspecifika funktionsteknik. Med hjälp av en siamese dubbelriktad recidiverande neurala nätverk, våra resultat mot en stark baslinje baserad på en state-of-the-art parallell mening extraktionssystem visar en betydande förbättring i både kvaliteten på de extraherade parallella meningar och översättning prestanda statistiska maskinöversättningssystem. Vi tror att denna studie är den första att undersöka djupt lärande för den parallella mening extraktion uppgift.
Till exempel, REF föreslog en senaste siamese dubbelriktad återkommande neurala nätverk för att konstruera en state-of-the-art klassificerare och upptäcka parallella meningar.
A Deep Neural Network Approach To Parallel Sentence Extraction
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}