中英文并行语料对齐

python中中英文打印对齐解决方案 超出的数量也很好理解,就是全角字符的个数,意即上述绿线的位置,上述示例包含三个全角字符,就会产出三个字符位置。在同行继续打印其他字符,字符串里边包含全角字符,那么后续的打印就会一直被前述全角字符的打印结果影响,原生的打印机制,辅助计算全角字符的数量的方法,实现的了全半角混合打印的对齐效果。把从第18 个字符的位置开始打印,这里用红线表示,所以无论全角还是半角对象,这里很明显的看到,同样的长度为3的字符,全角字符是半角字符一倍的打印长度。这个是一个右对齐的示例,print函数首先计算了打印对象的长度。 阅读详情

1. 语料 MultiUN-zh-en.txt 

2. 使用工具: 

中文分词工具(stanford segmenter), 

英文的tokenizer  

对齐工具GIZA++ (giza-pp-v1.0.7.tar.gz)


3. 预处理:

a. 下载 en-zh-multiUN.tmx 版本的 包含了并行的句对,但是句对有些是错误的。需要处理一下,另外有些句子异乎寻常的长(估计是错误,我先删除了,不然在中文分词的时候会报错)。 将en-zh-multiUN.tmx文件拆分了 每10M分成一个文件。

b. 中文分词 下载 stanford segmenter (版本2013-04-04), 使用命令行格式 
java -Xmx3072m -cp ./seg.jar edu.stanford.nlp.ie.crf.CRFClassifier -sighanCorporaDict ./data -testFileinput.file -inputEncoding UTF-8 -sighanPostProcessing true -keepAllWhitespaces false -loadClassifier ./data/pku.gz -serDictionary ./data/dict-chris6.ser.gz >output.file ;

input.file 和 output.file 需要替换。

速度比较慢大概10M sentence 需要1小时左右

【AI黑话日日新】什么是语义对齐? 先看一个经典的反例:把英文“It’s raining cats and dogs.”直译成“下着猫和狗”,机器完全忽略了短语的实际含义“倾盆大雨”,这就是词对齐(Word Alignment)的局限性——仅通过词汇的表面对应建立映射,无法感知语境和语义。而语义对齐在不同语言(或同一语言的不同表达)之间,建立词汇、短语、句子甚至篇章层面的语义层面对应关系**,让机器捕捉到语言背后的共同意图和核心意义,而非单纯的词汇或语法匹配**。 阅读详情

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dannyPolyu
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