一种用于跨语言依存解析的隐式单词重新排序方法

一种用于跨语言依存解析的隐式单词重新排序方法，在针对输入的自然语言进行单词重新排序的过程中通过知识蒸馏的隐式单词重新排序算法对特征空间中的语序关系进行调整，并集成到跨语言依赖解析器的训练中，进而完成针对低资源自然语言的处理；双仿射依赖解析模型由四层组成，包括嵌入层、bi‑LSTM层、MLP层和评分层；其中，隐式单词重新排序算法包括单词重新排序教师培训以及依存解析学生学习，单词重新排序教师培训包括中心词查找、训练实例提取以及教师模型训练；本发明通过一种用于跨语言依赖解析的隐式单词重新排序方法，解决了先前方法在词序表示和高计算成本方面的局限性。