TY - JOUR A2 -张，念欧-朱，少林欧-杨，永欧-许，基于平行层次注意网络的非平行语料库中平行句的提取是自然语言处理研究的一个长期问题。特别地，平行训练句子对于机器翻译系统的质量是非常重要的。虽然现有的许多方法都取得了令人鼓舞的结果，但它们不能学习平行句中不同的对齐权重。为了解决这个问题，我们提出了一种新的平行分层注意神经网络，该神经网络对单语句子和双语句子进行编码，并构造一个分类器来提取平行句子。特别是，我们的注意机制结构可以学习平行句中单词的不同对齐权重。实验结果表明，该模型能够在BUCC 2017的英法、英德和英汉数据集上获得较好的并行句抽取性能。SN - 1687-5265 UR - https://doi.org/10.1155/2020/8823906 DO - 10.1155/2020/8823906