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神经机器翻译在大规模通用领域内的翻译效果已经达到了很高的水平,但是在特定的领域内的翻译效果一般。针对专利文本进行翻译,使用了拼接、替换两种标注的方式对训练语料中的领域知识进行标注;将框架知识、短语知识及术语知识作为内嵌注释分别融入到翻译模型当中去;将领域知识集成到翻译模型当中,使翻译模型的效果得到了提升。实验结果表明,该方法获得的译文与基线模型相比,中英和英中模型的BLEU值分别提升了1.28和2.08。 相似文献
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摘要:针对传统目标检测算法容易出现漏检、误检或者有遮挡物时检测困难等问题,提出一种Res2Net融合注意力学习的YOLOv4(Res2Net fusion with attention learning YOLOv4, RFAL YOLOv4)目标检测模型。首先为了获取更多特征图语义信息,通过在一个残差块内构造层次化的类残差连接,引入Res2Net替换原YOLOv4主干网络中的ResNet残差网络结构,可以获取到更细小的特征,同时也增加了模型感受野。其次将Res2Net与注意力机制相融合,获取关键特征信息,减轻因优化主干网络带来计算量增加的负担。最后通过改进CIOU损失,降低预测框与真实框之间的误差值,有效的解决因目标过小或者有遮挡时模型出现漏检误检等问题。在公开的PASCAL VOC数据集上进行验证,结果表明:RFAL YOLOv4模型的mAP达到了79.5%,比原模型提升了5.5%,改进后的模型具有较高的鲁棒性。 相似文献
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在传统的机器翻译(machine translation,MT)与计算机辅助翻译(computer aided translation,CAT)中,译员与翻译引擎之间的交互受到很大限制,于是产生了交互式机器翻译(interactive machine translation,IMT)技术。但传统的模型只考虑当前源语与部分翻译的目标语的信息,没有将用户交互后的对齐信息加入到之后的预测模型中。该文基于词预测交互式机器翻译的研究思路,将用户交互翻译过程中的鼠标点选行为转化为中间译文的词对齐信息,进而在翻译交互过程中实现了对译文的动态词对齐标注,并在词对齐信息和输入译文的约束下提高了传统词预测的准确性。 相似文献
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对于当前高职学生管理工作来说,微信与微博的出现,其本身凭借着独到的优势,在学生管理工作开展的过程中发挥了重要的作用.但是,我们也要清晰地认识到,这种作用的发挥不仅从积极方面为学生管理工作带来了很多优势,同时也会存在一定不利的影响.如何放大正面影响,缩减负面影响,这是我们应该分析和思考的一个问题. 相似文献
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叶娜 《鞍山钢铁学院学报》2011,(2):189-192
为研究建安诗人的内心世界,对建安诗歌中的飞鸟意象进行分析,建安诗人攫取鸟这一意象寄寓了三种思想情感:象征其政治理想;即目写景以表达对自由的热爱和渴望;流露出作者的孤寂情怀。通过飞鸟寓意的三种思想情感角度,有利于深入了解建安士人的心态和精神风貌。 相似文献
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