基于目标语词汇组合合理性评价的译文选择模型

机器翻译使用计算机实现自然语言的翻译功能,是计算机技术在语言学领域的新兴应用和研究,其中,源语言词汇的译文选择直接决定机器翻译的质量,是人们关注的难题,基于目标语词汇组合合理性评价的模糊分类模型试图以语言学和模糊数学为理论基础,尝试解决歧义词的译文选择问题,将该模型用于英汉机器翻译系统的译文选择实验,具有良好的译文选择性能,它的优势还在于可以同时为全句范围内的所有歧义词选择译文,因此适用于机器翻译的大规模开发任务。     

汉语口语语段边界的界定

没有明显的句子边界导致口语分析无法收面语那样以句子为单位进行,为此,文中在汉语口语分析中引入话轮和语段的概念,并提出正反向精简循环环网络和规则相结合的汉语口语界界定法,该方法全面利用语法,语义和词的个性特征,综合上文和下文信息,得到了满意的总体准确率。     

液化石油气储罐火灾与消防供水设计

介绍了液化石油气储罐火灾的发生及发展为灾难性储罐破裂火灾的过程;提出了消防供水设计应满足可向储罐内注水控制泄漏、阻止泄漏的液化石油气蒸气云扩散、防止储罐破裂发生火灾等要求;对储罐固定消防冷却水设置形式进行了分析,指出储罐的固定消防冷却水宜采用顶部淋水与固定水炮相结合的设置形式。     

头驱动句法分析中的直接插值平滑算法

在头驱动句法分析模型下,基于经典插值平滑算法,提出了以统计空间中平均事件数为基础的直接插值平滑建模原则,并应用经典的误差理论分析了该原则的合理性.基于该原则并借鉴语言模型中其他插值平滑算法对模型的零点进行假设的方法,在头驱动句法分析模型下,重新构造了4种平滑算法.实验数据显示,新平滑算法在高于经典平滑算法性能的同时,显著降低了自由参数的扰动程度,从实验的角度证明了该平滑建模原则的有效性.     

一种基于同步树替换文法的统计机器翻译模型

提出一种基于同步树替换文法的机器翻译模型.相对于基于短语的模型,此模型可以对远距离结构性调序和非连续短语翻译进行建模;相对于基于同步上下文无关文法模型,此模型可以对任何层次上的树节点调序进行建模.因此,该模型可以为处理语言结构间的异构对应问题提供有效的解决途径. 在两组风格差异较大的数据集上进行的实验均验证了基于同步树替换文法的模型相对于基于短语模型和基于同步上下文无关文法模型的稳定优势.     

基于子话题分治匹配的新事件检测

新事件检测是话题检测与跟踪领域的一项重要研究,其任务是实时监控新闻报道流并从中识别新话题.现有方法将话题和报道描述为单一结构的特征向量进行匹配,造成子话题间互为噪声并形成错误语义,从而误导新话题的识别.针对这一缺陷,文中提出基于子话题分治匹配的新事件检测方法,将话题和报道划分为不同子话题,根据相关子话题的比例关系和分布关系建立新话题识别模型.实验在TDT4和TDT5中获得显著改进,最小检测错误代价为0.4061,相应漏检率为0.1859.     

基于移动代理的分布式入侵检测系统的研究

目前的分布式入侵检测系统存在单点失效、网络带宽占用高、扩展性不强等缺点.文中针对这些缺点提出了一种基于移动代理的分布式入侵检测系统模型.该系统运用移动代理作为各种入侵的独立检测实体到主机监控代理上收集数据并聚集、关联这些数据,这使得系统减小了数据传输量、分散了计算,同时也提高了系统的可扩展性.着重讨论了系统部件失效的检测和自动恢复机制,使系统更加稳定可靠.对实验结果分析表明这种结构很好地减少了带宽的占用,容易对新的攻击进行扩展,失效的代理也能自动准确地恢复.     

正余混沌双弦鲸鱼优化算法

针对基本鲸鱼优化（WOA）算法容易陷入局部最优解和收敛速度慢的缺点,提出一种正余混沌双弦鲸鱼优化（CSCWOA）算法。为鲸鱼的觅食加入信息交流强化机制,并在捕食引入正余混沌双弦机制,通过正弦全局搜索减少寻优盲点,余弦局部开发加快收敛速度,以及混沌算子增强跳出局部最优的能力,个体信息在种群中双弦混沌交叉快速传播。通过仿真对比实验,证明了该算法具有较好的收敛速度、求解精度和稳定性。     

改进鲸鱼算法在云计算资源负载预测中的应用

为了解决传统云计算资源负载预测方法对负载序列高频分量预测精度不高和泛化能力弱的缺点,提出一种混合小波包变换和正余混沌双弦鲸鱼优化（CSCWOA）算法优化多层感知器神经网络（MLP）的短期云计算资源负载预测方法。通过小波包变换对负载序列进行多频段预处理分解,然后采用CSCWOA算法优化的MLP神经网络,对单支重构所得的负载子序列进行预测;最后叠加各子序列的预测值来获取实际预测结果。实验结果表明,该方法能掌握负载序列各频段冲击毛刺的变化规律,具有较好的预测精度和泛化能力。     

基于浅层语义树核的阅读理解答案句抽取

阅读理解系统是通过对一篇自然语言文本的分析理解,对用户根据该文本所提的问题,自动抽取或者生成答案。本文提出一种利用浅层语义信息的英文阅读理解抽取方法,首先将问题和所有候选句的语义角色标注结果表示成树状结构,用树核(tree kernel)的方法计算问题和每个候选句之间的语义结构相似度,将该相似度值和词袋方法获得的词匹配数融合在一起,选择具有最高分值的候选句作为最终的答案句。在Remedia测试语料上,本文方法取得43.3%的HumSent准确率。