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现如今,神经网络在基于句序列的机器翻译模型已占据主流地位.但在中英文互译中,仅对单语句进行翻译不仅仅丢失语义信息,还破坏繁杂的逻辑构造,并不符合当代机器翻译需求.鉴于此,提出一种新型基于注意力引导图卷积网络的机器翻译优化模型,可通过多头注意力机制和图卷积神经网络结构的结合保留词元素特征及段落层次结构信息.为了验证基于注意力引导图卷积网络模型是否优于其他传统算法,在WMT21数据集上进行实验,结果表明各指标均达到理想效果. 相似文献
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实体链接是指对于文本中提到的实体指称,在知识图谱中找到它所对应的真实实体的过程.利用实体链接技术可以把网络数据和知识库链接起来,在对数据进行处理时就能运用知识库中的结构化信息,很大地促进了自然语言处理领域的发展.论文提出一种将局部消歧和全局消歧相结合的实体消歧方法.在局部消歧方面,利用BiLSTM+Attention模型捕获文本中实体指称的上下文信息,与知识库中的实体信息进行相似性计算得到候选实体的局部消歧得分.在全局消歧方面,构造候选实体之间的关联图,将实体的局部消歧得分作为每个实体节点的初始得分,利用PageRank算法逐步完成整个文档中所有指称项的消歧过程.实验结果表明论文的方法拥有较好的消歧效果. 相似文献
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