一种基于统计和模板的双层翻译研究

为了提高翻译系统的翻译准确率,在短语基础上结合模板的方法自动抽取模板结构;解码时,首先进行模板匹配,套用模板结构进行翻译,然后再按照Beam Search搜索算法进行后续翻译。因此,该方法可以有效地解决单一的统计翻译中语序错误。以汉蒙翻译为例,实验结果显示此方法可以有效地提高翻译效果,翻译效率比基于短语的统计翻译方法提高10%。     

多策略机器翻译系统IHSMTS中模式库的设计

本文介绍了语料库研究的一些特点，并以交互式多策略的思想为背景，对IHSMTS系统CBMT翻译引擎中模式库的设计思想，并对模式的表示，模式库的组织进行了阐述，方便了模式库检索，添加等操作的实现。同时介绍了近似模式匹配算法，从句法功能相似的角度抽取出所比较事例的功能词和句法特征，作为检索模式库和相似度计算的依据。最后介绍了模式库知识获取和知识精练的过程。     

基于短语的统计机器翻译中汉维短语对抽取算法改进

提出一种改进的短语抽取算法,该算法首先考虑词对齐矩阵中一个汉语词对齐到多个维语词的情况(包括不连续),然后采用Och方法进行判断.如果满足条件则进行短语抽取.试验结果表明,改进后的短语抽取算法能够抽取出更多汉维短语对,提高短语翻译对抽取的效果.     

机器翻译中规则和模板的协调方法研究

本文讨论了机器翻译中的基于规则、基于翻译模板及转换模型的特点,分别比较了它们的优点和不足.同时讨论了协调基于模板方法与基于转换模型方法的合理途径.针对研制机器翻译系统的需要设计了将这几种方法有机地结合起来的算法.将本文提出的协调方法在汉英双向机器翻译系统中应用,取得了较好的实验结果.通过采用模板和去掉模板分别进行翻译实验,结果表明基于模板方法对于译文质量提高的贡献率分别为口语为12%,篇章翻译为8%.     

科技文献元数据自动抽取研究述评

首先从元数据的属性和元数据的粒度两个角度对科技文献元数据进行了分析,在此基础上,从科技文献元数据自动抽取的理论研究和应用实践研究两个方面对国内外科技文献元数据自动抽取研究成果进行分析和综合,最后指出了现有研究的特点和存在的不足.     

基于统计的机器翻译在嵌入式系统上的实现

由于技术上的限制,基于统计的机器翻译系统没有在嵌入式平台上得到广泛应用。通过分析机器翻译解码的原理,结合相关实验,找到基于统计的机器翻译系统在嵌入式平台上实现的瓶颈,提出优化方法,使得基于短语统计的机器翻译能在嵌入式平台上有着满意的效果。     

基于co-occurrence相似度的聚类集成方法

首先提出了一种基于属性值的co-occurrence相似度概念,通过对其进一步的研究,提出了3个等价性表述;然后对属性值之间的co-occurrence相似度进行引申,给出了数据对象之间co-occurrence相似度的定义,并将其成功应用到聚类集成方法中。利用co-occurrence相似度在计算某个初始聚类结果中数据对象之间的相似度时,充分考虑了其他初始聚类结果和该初始聚类结果之间的相互影响和联系。实验表明, 基于co-occurrence相似度的聚类集成（CSCE）方法能有效识别数据之间的细微结构,有助于提高聚类集成的效果。     

基于统计学习的机器翻译模板自动获取方法

本文提出了一种从未经深层次处理的双语口语语料库中自动获取机器翻译模板的方法。这种算法是一种无监督的、基于统计的、数据驱动的方法。这种方法有两个基本的步骤。首先,通过语法归纳分别从源语言和目标语言中获取语义类和短语结构类。然后,利用双语划界文法将短语结构类进行对齐。对齐的结果经过后处理就可以得到翻译的模板。初步的试验结果表明,本方法是有效的和切实可行的。     

面向机器翻译的句类依存树库构建及应用

该文以汉英机器翻译为应用目标,以概念层次网络理论的语义网络和句类分析方法为理论基础,探讨了句类依存树库构建的理论和标注实践等问题,描述了构建树库所需的概念类别标注集和句类关系标注集。并通过与已有汉语树库进行对比,以汉语显性轻动词句的标注为例,分析了汉语句类依存树库的特点。该文在应用层面定义了面向汉英机器翻译的融句法语义信息于一体的“句类依存子树到串”双语转换模板,尝试基于汉语句类依存树库提取汉英转换模板。     

多策略机器翻译系统IHSMTS中候选实例模式检索算法

基于实例的机器翻译系统EBMT都需要有一个非常大的实例模式库，其数量级通常在百万句对以上．因此，如何从中快速地选择出一定数量的与待翻译的输入句子比较相似的候选实例，提供给后续句子相似度计算、类比译文构造等模块作进一步的处理，是EBMT系统所必须解决的一大难题．文章基于句子的词表层特征和信息熵提出了一种多层次候选实例模式检索算法，通过在多策略机器翻译系统IHSMTS上的运行测试。结果表明该算法较好的解决了这一难题．     

基于统计和模板的双层汉蒙翻译研究

为了提高汉蒙翻译系统的翻译准确率,提出了在短语基础上结合模板的方法自动抽取模板结构;解码时,首先进行模板匹配,套用模板结构进行翻译,然后再按照Beam Search搜索算法进行后续翻译。该方法可以有效地解决单一的统计翻译中语序错误。以汉蒙翻译为例,实验结果显示此方法可以有效地提高翻译效果。在农业领域的汉蒙翻译中添加了农业常用短语模板,翻译效率相比Och的基于短语的统计翻译方法有较大的提高。     

基于匹配模板的术语自动翻译方法

本文针对于专利术语的特点,建立了一个基于属于模板的术语自动翻译系统。系统中结合了翻译模型和相似度打分机制,实验结果表明该方法能够解决术语翻译中的固定术语翻译问题和基于中心词序调整问题,提高了统计机器防疫的质量。同时术语模板中引用了单一的统计翻译中增加了语言学知识,为翻译提供了一个有效手段。     

基于模板的汉英专利机器翻译研究

为了改善专利文献的机器翻译效果, 提出了一种基于模板的机器翻译方法。通过分析汉英双语对齐的专利文献语料, 人工书写了600余条模板, 模板的设计思想源于弱化的正则文法; 设计和实现了一个模板翻译模块, 并将其与已有的一个基于规则的机器翻译系统相融合。实验结果表明, 40%以上的测试文本的翻译质量得到了提高, 因此, 这种基于模板的方法对于改善专利文献的机器翻译效果是有效的。     

基于Mean Shift的多模板目标跟踪算法

目标跟踪是计算机视觉研究领域的热点之一,并得到广泛应用。其中基于Mean Shift的运动目标跟踪算法因其计算量小,实时性好,简单易行等特点而受到广泛关注,但该算法在目标突变或严重帧丢失以及目标严重遮挡的情况跟踪效果不佳,留下了改进空间。在传统基于Mean Shift运动目标跟踪方法基础上,通过创建并维护多样性模板库为跟踪过程提供更丰富的目标描述信息,提高算法运动目标跟踪效果。实验结果表明,新算法较好地解决了在目标突变和严重帧丢失情况下不能准确跟踪目标的问题,并且对目标的完全遮挡也具有很好的鲁棒性。     

二进制翻译中系统库函数的分类处理方法

如何处理库函数调用问题直接关系到二进制翻译系统的性能。提出了一种系统库函数的分类处理方法,成功地解决了二进制翻译系统中的库函数调用处理问题。     

基于XML的网络题库的实现

随着互联网的不断深入发展,远程教育已经进入人们的生活中。网络题库是远程教育的重要组成部分,借助现在流行的组件库概念和Java、XML等技术,针对传统的题库系统存在的通用性和开放性差的缺点,以XML作为通讯接口的定义语言,开发了一个通用的网络题库系统,并给出了该系统的主要实现技术。通过XML接口,可以轻松对资源库进行扩充。     

基于句对比较的自动获取翻译模板方法改进

翻译模板不仅是机器翻译的重要资源,而且是有用的语言学知识。使用词对齐结果改进了从实例中类比学习翻译模板的方法,并提出了带有函数关系的模板（TTFR）以获取语言之间的依赖关系,如“he…his”对。带函数关系的模板是一个更一般化的模板并能直接用于双向的机器翻译。实验结果表明改进的方法有效地克服类比方法的问题并且提高了自动获取模板的准确率。     

基于短语统计翻译的汉维机器翻译系统

描述了一种基于短语统计翻译的汉维机器翻译系统。首先使用汉维语料进行训练,得到语言模型和翻译模型;再利用训练好的模型对源语句进行解码,以得到最佳的翻译语句。解码的核心算法是柱搜索（beam search）算法。其中维文语料使用的是拉丁维文。实验结果表明,基于短语的统计机器翻译方法可以快速有效地构建一个汉维机器翻译平台。     

基于知识模板的产品建模方法

为实现产品概念设计的创新,提出功能模板、行为模板和结构模板的概念,并利用三者之间的映射关系实现行为流产品建模.通过行为流建模的具体算法,在实现产品概念模型设计的同时生成该模型的行为路径.发动机模型的创建实例表明,该算法能实现产品概念模型设计的再创新.     

OLE和Word对象模型在题库管理系统开发中的应用

以一个已经完成的试题库管理系统为基础,以复合文本的录入和试卷的生成为中心,对OLE技术和Word对象模型在该类系统开发中的应用进行了深入地探讨.首先概述了OLE在这类系统开发中的常用技术和Word对象模型,然后详尽地分析和比较了对象嵌入在数据录入中的3种应用方法及其优缺点,最后以模板为重点,深入探讨了OLE自动化和Word对象模型在试卷生成中的应用.同时,给出了部分应用在VB中的基本实现代码.