一种基于轴心词加权检索标准的双语词汇映射学习方法技术

本发明专利技术涉及无监督词翻译技术领域，公开了一种基于轴心词加权检索标准的双语词汇映射学习方法，包括以下步骤：初始化t＝0，设置迭代次数T，设置超参数μ和k，设置成绩数组R＝{}，对于所有来自词典L

【技术实现步骤摘要】
一种基于轴心词加权检索标准的双语词汇映射学习方法


[0001]本专利技术涉及无监督词翻译
，具体为一种基于轴心词加权检索标准的双语词汇映射学习方法。

技术介绍

[0002]多语言词向量近年来获得了快速发展。而在各种多语言词向量的生成方法中，offline mapping(线下匹配)方法尤其受到关注。这种方法可以对齐两种单语言词向量，而这些单语言词向量可以单独地进行线下训练和生成。因此，这种基于offline mapping的方法不需要或者仅需要少量的目标训练词典则可实现对齐。在以上的无监督多语言词向量生成方法中，一个关键点是双语词典的映射学习。由于没有或者仅有少量的目标训练词典，如何在已经初步对齐的多语言词向量基础上归纳出优质的双语词典，将会反过来影响多语言词向量的质量。
[0003]Conneau等人在2017年提出一种基于生成对抗网络的无监督多语言词向量对齐框架MUSE(Multilingual Unsupervised and Supervised Embedding)。他们对齐的思路是：寻找一个正交变换矩阵W，使得两种语言本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于轴心词加权检索标准的双语词汇映射学习方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：初始化t＝0，设置迭代次数T，设置超参数μ和k；S2：设置成绩数组R＝{}；S3：对于所有来自词典L
x
和L
y
的候选词对l
x
和l
y
，根据词典获得对应的词向量x和y；S4：当t＝0时，PCSLS0＝PCSLS(xW,y)；S5：当t≠0时，PCSLSt＝μ
×
PCSLS(xW,y)+(1
‑
μ)
×
PCSLSt；S6：追加候选词对Lx和Ly的PCSLS成绩PCSLSt到数组R中；S7：所述步骤S3、S4、S5、S6步骤重复计算，直到所有的候选词的PCSLS成绩计算完毕；S8：所述步骤S2中成绩数组R进行降序排序，获取成绩为前k的双语词典L
...

【专利技术属性】
技术研发人员：顾钊铨，梁栩健，王乐，杨举，谢禹舜，朱东，张登辉，唐可可，
申请(专利权)人：广州大学，
类型：发明
国别省市：