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排序方式: 共有5911条查询结果,搜索用时 16 毫秒
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未登录词(out of vocabulary,OOV)的查询翻译是影响跨语言信息检索(cross-language information retrieval,CLIR)性能的关键因素之一.它根据维基百科(Wikipedia)的数据结构和语言特性,将译文环境划分为目标存在环境和目标缺失环境.针对目标缺失环境下的译文挖掘难点,它采用频度变化信息和邻接信息实现候选单元抽取,并建立基于频度-距离模型、表层匹配模板和摘要得分模型的混合译文挖掘策略.实验将基于搜索引擎的未登录词挖掘技术作为baseline,并采用TOP1进行评测.实验验证基于维基百科的混合译文挖掘方法可达到0.6822的译文正确率,相对baseline取得6.98%的改进. 相似文献
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一种双种群差分蜂群算法 总被引:10,自引:0,他引:10
人工蜂群算法(ABC)是一种基于蜜蜂群智能搜索行为的随机优化算法.为了有效改善人工蜂群算法的性能,结合差分进化算法,提出一种新的双种群差分蜂群算法(BDABC).该算法首先通过基于反向学习的策略初始化种群,使得初始化的个体尽可能均匀分布在搜索空间,然后将种群中的个体随机分成两组,每组采用不同的优化策略同时进行寻优,并通过在两群体之间引入交互学习的思想,来提高算法的收敛速度.基于6个标准测试函数的仿真实验表明,BDABC算法能有效避免早熟收敛,全局优化能力和收敛速率都有显著提高. 相似文献
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为实现四轮前后轮转向车辆的稳定车道线保持控制,提出集成直接横摆力矩和车道线保持的串级控制策略.主控制器实现车道线保持前轮转角控制.副控制器实现车辆稳定性控制.主控制器基于MPC(model predictive control)算法控制车辆前轮转角,通过调整前轮转角使得横向位置偏差和航向角偏差最小.主控制器的车辆前轮转角作为副控制器的输入,计算期望滑移角和期望横摆率.车辆后轮转角和横摆力矩作为副控制器控制输入,基于LQ(linear quadratic)算法计算补偿车辆后轮转角和横摆力矩,实际车辆滑移角和实际横摆率跟踪期望滑移角和期望横摆率.车辆的前轮转角、后轮转角和横摆力矩作为控制输入,在副控制器实现车辆稳定性控制基础上,主控制器实现准确地车道线保持控制,保证智能车辆在车道内自主安全行驶.仿真结果表明,该串级控制策略的有效性,提高了智能车辆车道线跟踪的准确性,也提高车辆的稳定性和操纵性. 相似文献
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识别和定位特定领域双语网站,是基于Web自动构建特定领域双语语料库的关键。然而,特定领域双语网站之间的句对质量往往差异较大。相对于原有基于句对文本特征识别过滤质量较差句对的方法。该文从句对的来源(即特定领域双语网站)出发,依据领域权威性高的网站往往蕴含高质量平行句对这一假设,提出一种基于HITS算法的双语句对挖掘优化方法。该方法通过网站之间的链接信息建立有向图模型,利用HITS算法度量网站的权威性,在此基础上,仅从权威性高的网站中抽取双语句对,用于训练特定领域机器翻译系统。该文以教育领域为目标,验证“领域权威性高的网站蕴含高质量句对”假设的可行性。实验结果表明,利用该文所提方法挖掘双语句对训练的翻译系统,相比于基准系统,其平均性能提升0.44个BLEU值。此外,针对HITS算法存在的“主题偏离”问题,该文提出基于GHITS的改进算法。结果显示,基于GHITS算法改进的机器翻译系统,其性能继续提升0.40个BLEU值。 相似文献
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神经网络机器翻译是最近几年提出的机器翻译方法,在多数语言对上逐渐超过了统计机器翻译方法,成为当前机器翻译研究前沿热点。该文在藏汉语对上进行了基于注意力的神经网络机器翻译的实验,并采用迁移学习方法缓解藏汉平行语料数量不足问题。实验结果显示,该文提出的迁移学习方法简单有效,相比短语统计机器翻译方法,提高了三个BLEU值。从译文分析中可以看出藏汉神经网络机器翻译的译文比较流畅,远距离调序能力较强,同时也存在过度翻译、翻译不充分、翻译忠实度较低等神经网络机器翻译的共同不足之处。 相似文献
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商品属性及其对应值的自动挖掘,对于基于Web的商品市场需求分析、商品推荐、售后服务等诸多领域有重要的应用价值。该文提出一种基于网页标题的模板构建方法,从结构化网页中抽取完整的商品“属性—值”关系。该方法包含四个关键技术 1)利用商品网页标题构建领域相关的属性词包;2)基于预设分隔符细化文本节点;3)结合领域商品属性词包获取种子“属性—值”关系;4)结合网页布局信息和字符信息来筛选与构建模板。该文的实验基于相机和手机两个领域展开,获得94.68%的准确率和90.57%的召回率。 相似文献