搜索结果: 61-75 共查到“知识库 机器翻译”相关记录157条 . 查询时间(0.448 秒)
TEM-8翻译中的关联-顺应构思
TEM-8 翻译策略 关联 顺应
2009/11/3
借鉴语用学原则，结合英语专业八级考试（TEM-8）中的翻译实例，并从探讨TEM-8翻译中的解题策略着手，可以发现翻译作为一种特殊的言语交际形式，其根本交际意图是译者通过一系列顺应选择寻求原文理解以及译文输出过程中的最佳关联。关联是翻译的根本意图，而顺应则是实现这种意图的具体手段。具体说来，译者通过不断做出顺应选择，寻求最佳关联，获取对原作的准确理解和定位，进而通过系列的顺应选择在译文中产生关联明...
基于同步树序列替换文法的统计机器翻译模型
同步文法 同步树替换文法 同步树序列替换文法
2009/10/22
基于短语的模型是目前发展相对成熟的一种统计机器翻译(Statistical machine translation, SMT)模型. 但基于短语的模型不包含任何结构信息, 因而缺乏有效的全局调序能力, 同时不能对非连续短语进行建模. 基于句法的模型因具有结构信息而具有解决以上问题的潜力, 因而越来越受到研究者们的重视. 然而现有的大多数基于句法的模型都因严格的句法限制而制约了模型的描述能力. ...
模糊支持向量机的偏移量计算方法
偏移量 支持向量机 模糊支持向量机
2009/10/12
偏移量确定了支持向量机和模糊支持向量机(FSVM)的最优分类面位置，对分类性能具有较大影响。为提高模糊支持向量机的识别率，基于Fisher判别分析方法提出一种新的偏移量计算方法，将其用于FSVM多类分类器设计。对3种数据集的测试结果表明，使用新偏移量的FSVM识别率高于使用标准偏移量的FSVM识别率。
专利文献翻译中并列结构的处理
机器翻译 语法结构 专利文献
2009/10/9
针对专利文献翻译中的复杂并列结构的处理，提出了一种预处理和后处理的方法——拆分合并法。它弥补了统计翻译系统在复杂结构方面的劣势，同时保留统计翻译在经验句式、人力成本等方面优于规则系统的特点。实验表明，这种方法稳定地提高了翻译系统的准确率。此外，它独立于具体的统计翻译系统，可以方便地移植到不同的统计翻译系统上。
可保证分类性能的最小二乘支持向量机
最小二乘支持向量机 类内散度 更好精度
2009/9/30
当前支持向量机是分类研究与应用的一个热点。提出了一个新的最小二乘支持向量机算法，该算法向最小二乘支持向量机（LS-SVM）优化模型中融入了类内散度（VSLSVM）思想，即用优化准则Min w′Mw对原LS-SVM进行重组合，w为对应LS-SVM中的权向量，M是类内散度矩阵。提出的方法仅仅需要求解一个线性系统而不是凸规划问题，实验主要对SVM和Suykens等人的方法进行了比较，并验证了提出的算法的...
一种快速高效的本体匹配方法
本体匹配 概念相似度 机器学习
2009/9/30
本体匹配是解决本体异构问题的主要方法之一，一个高效、精确的相似度计算方法是本体匹配的前提条件，针对目前本体匹配时计算复杂以及计算不精确的问题，提出了一种改进的本体匹配方法，该方法首先通过对本体库分类来确定候选匹配集，减少了相似度计算的工作量；进而根据本体的定义模型，从概念实例、概念属性和概念结构等方面来综合计算概念相似度，提高了相似度计算的精确度。实验表明该方法能在较少的时间复杂度上达到较好的匹配...
基于SHOIN(D)的UML类图形式化方法
UML类图 描述逻辑 描述逻辑SHOIN(D)
2009/9/27
UML模型一致性自动检测的主要任务是解决形式化问题。描述逻辑是一阶谓词逻辑的可判定子集，具备强大的知识表示和推理功能。针对UML模型形式化问题，提出基于描述逻辑的形式化方法，分析UML类图各模型元素与描述逻辑SHOIN(D)的对应关系，提出UML类图的SHOIN(D)形式化方法，给出UML类图转换为SHOIN(D)知识库的正确性证明。
一种用于基因名字规范化的多层歧义消解框架
基因名字规范化 大熵模型 语义相似度
2009/9/7
灵活的基因名字命名方式使基因名字具有严重的歧义, 这已成为对生物医学文献进行深层自动文本挖掘的主要障碍之一. 基因名字规范化是解决这一问题的有效途径. 本文提出了一种多层歧义消解框架来完成基因名字规范化任务. 基因名字规范化过程中不同阶段有不同的歧义情形, 在本文提出的框架中, 针对这些情形采用了有针对性的解决策略, 包括: 基于词典的基因名字检测, 基于机器学习方法的候选选择以及基于语义的歧义消...
中文全词消歧在机器翻译系统中的性能评测
词义消歧 机器翻译 全词
2009/9/7
独立的词义消歧模型性能已经获得很大提高, 但是对于独立消歧模型在机器翻译系统中应用的必要性和作用一直存在着不同的观点. 为了从更为一般性的角度评价这个问题, 本文突破了具体模型的限制, 通过在不同类型汉英机器翻译系统中引入不受特定条件约束的高精度全词消歧过程, 对词义消歧在机器翻译系统中的影响进行了较为充分和全面的评价. 实验结果证明词义消歧模型不仅本身具有一定的翻译能力, 而且可以提高不同类型的...
中文人称名词短语单复数自动识别
人称名词短语 单复数 机器学习
2009/9/7
名词短语的单复数信息在共指消解中是必不可少的特征. 与英语不同, 中文属于汉藏语系, 名词本身不能明显体现单复数信息, 需要借助其所在的名词短语来进行体现. 本文在自动内容抽取(Automatic content extraction, ACE)语料上抽取得到人称名词短语的单复数信息, 分别采用了基于规则和机器学习的方法来进行人称名词短语的单复数自动识别. 基于规则的方法, 在一些知识资源的基础上...
利用高斯域的半监督回归和主动学习
高斯域 半监督回归 主动学习 熵
2009/8/20
介绍一种定义近邻图上的高斯域(GF)及用于降维和分类的GF的相关知识，提出一种用于半监督回归的高斯域，能自动设置模型参数和近邻数，利用监督和无监督数据进行熵值查询选择从而进行主动学习。实验将其与半监督学习法进行比较并验证了GF的有效性。
一种大规模数据的快速潜在语义索引
潜在语义索引 降维 特征选择
2009/8/20
潜在语义索引(LSI)已应用到现代信息检索的多个领域，但矩阵奇异值分解的高复杂度阻碍了该技术在大规模数据上的应用。提出一种大规模数据的快速LSI方法。给出一个降维问题的统一框架，LSI作为一种特征提取算法，可以在这个框架下转化为一个特征选择问题。利用该技术在最大程度保持LSI降维效果的同时，简化LSI的计算，使其能够应用于大规模数据。
基于Self-training和Web的术语翻译系统
术语翻译 self-training机制 机器学习
2009/8/10
现有基于模式的术语翻译系统存在2个主要缺点，即学习过程依赖人工标定语料和缺乏对模式的评分以及对候选术语的评分太简单。该文将self-training学习机制引入术语翻译系统，在一对训练语料上完成初始学习，在实际运行中自动选择可靠程度较高的术语重新训练，以改进系统性能。该系统中增加了对模式的评分，利用启发规则，扩充了候选术语的评分方法。实验结果表明，改进后系统的性能高于原有系统。
Keerthi的SMO算法的偏置计算改进
支持向量机 SMO算法 回归
2009/8/3
指出Keerthi的SMO算法存在的问题。该算法由于采用“取中法”求偏置，在优化条件不满足的情况下，偏置值有可能出现偏差，从而劣化SVM的建模性能。该文从SVM回归的原问题出发，导出求偏置的新方法并将其归结为一维凸函数最优化问题，将新算法应用于高斯函数的回归和记忆非线性功率放大器的预失真器的建模中，结果显示了新算法的正确性和有效性，建模精度提高10%左右。