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摘要
是将输入的源语言文本生成目标语言摘要的过程。目前跨语言摘要任务大多是借助于机器翻译，而针对越南语这类低资源语言，机器翻译效果不佳是汉越跨语言摘要面临的挑战。针对该问题，提出了一种基于词对齐的半监督对抗学习汉越跨语言摘要生成方法，其思想是将汉越双语对齐到同一空间，得到对齐的双语特征，然后同时利用双语特征生成跨语言摘要。具体来讲，基于编解码框架，首先利用Bert编码器分别对输入的汉越文本进行向量表征；然后基于汉越双语词典的半监督对抗学习方法，实现双语词向量在同一语义空间对齐；最后基于注意力机制同时关注双语上下文向量，解码得到目标语言摘要。在收集的汉越摘要数据集上的实验结果表明，该方法可以有效提升汉越跨语言摘要模型的性能。
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单位自动化学院; 昆明理工大学
