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Chapter16/chapter16.tex

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 \parinterval 可比语料大多存在于网页中，内容较为复杂，可能会存在较大比例的噪声干扰，如HTML字符、乱码等。首先需要对内容进行充分的数据清洗操作，得到干净的可比语料，然后从中抽取出可用的双语句对。传统的抽取方法一般通过统计模型或双语词典来得到，比如，通过计算两个不同语言句子之间的单词重叠数或BLEU值\upcite{finding2006adafre,method2008keiji}；通过排序模型或二分类器判断一个目标语言句子和一个源语言句子互译的可能性\upcite{DBLP:journals/coling/MunteanuM05,DBLP:conf/naacl/SmithQT10}。
 
-\parinterval 另外一种比较有效的方法是根据两种语言中每个句子的表示向量来抽取\upcite{DBLP:conf/emnlp/WuZHGQLL19}。首先，对于两种语言的每个句子，分别使用词嵌入加权平均等方法计算得到句子的表示向量，然后计算每个源语言句子和目标语言句子之间的余弦相似度，相似度大于一定阈值的句对则认为是可用的双语句对\upcite{DBLP:conf/emnlp/WuZHGQLL19}。然而，不同语言单独训练得到的词嵌入可能多对应不同的表示空间，因此得到的表示向量无法用于衡量两个句子的相似度\upcite{DBLP:journals/corr/MikolovLS13}。为了解决这个问题，一般使用在同一表示空间的跨语言词嵌入来表示两种语言的单词\upcite{DBLP:journals/jair/RuderVS19}。在跨语言词嵌入中，不同语言相同意思的词对应的词嵌入具有较高的相似性，因此得到的句向量也就可以用于衡量两个句子是否表示相似的语义\upcite{DBLP:conf/icml/LeM14}。关于跨语言词嵌入的具体内容，可以参考\ref{unsupervised-dictionary-induction}。
+\parinterval 另外一种比较有效的方法是根据两种语言中每个句子的表示向量来抽取\upcite{DBLP:conf/emnlp/WuZHGQLL19}。首先，对于两种语言的每个句子，分别使用词嵌入加权平均等方法计算得到句子的表示向量，然后计算每个源语言句子和目标语言句子之间的余弦相似度，相似度大于一定阈值的句对则认为是可用的双语句对\upcite{DBLP:conf/emnlp/WuZHGQLL19}。然而，不同语言单独训练得到的词嵌入可能多对应不同的表示空间，因此得到的表示向量无法用于衡量两个句子的相似度\upcite{DBLP:journals/corr/MikolovLS13}。为了解决这个问题，一般使用在同一表示空间的跨语言词嵌入来表示两种语言的单词\upcite{DBLP:journals/jair/RuderVS19}。在跨语言词嵌入中，不同语言相同意思的词对应的词嵌入具有较高的相似性，因此得到的句向量也就可以用于衡量两个句子是否表示相似的语义\upcite{DBLP:conf/icml/LeM14}。关于跨语言词嵌入的具体内容，可以参考\ref{unsupervised-dictionary-induction}小节。
 
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