利用语义词典Web挖掘语言模型的无指导译文消歧

为了解决困扰词义及译文消歧的数据稀疏及知识获取问题,提出一种基于Web利用n-gram统计语言模型进行消歧的方法.在提出词汇语义与其n-gram语言模型存在对应关系假设的基础上,首先利用Hownet建立中文歧义词的英文译文与知网DEF的对应关系并得到该DEF下的词汇集合,然后通过搜索引擎在Web上搜索,并以此计算不同DEF中词汇n-gram出现的概率,然后进行消歧决策.在国际语义评测SemEval-2007中的Multilingual Chinese English Lexical Sample Task测试集上的测试表明,该方法的P_mar值为55.9%,比其上该任务参评最好的无指导系统性能高出12.8%.     

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WordNet词义消歧的系统融合

最近混淆网络在融合多个机器翻译结果中展示很好的性能. 然而为了克服在不同的翻译系统中不同的词序, 假设对齐在混淆网络的构建上仍然是一个重要的问题. 但以往的对齐方法都没有考虑到语义信息. 本文为了更好地改进系统融合的性能, 提出了用词义消歧(Word sense disambiguation, WSD)来指导混淆网络中的对齐. 同时骨架翻译的选择也是通过计算句子间的相似度来获得的, 句子的相似性计算使用了二分图的最大匹配算法. 为了使得基于WordNet词义消歧方法融入到系统中, 本文将翻译错误率(Translation error rate, TER)算法进行了改进, 实验结果显示本方法的性能好于经典的TER算法的性能.     

面向文景转换系统的空间本体库体系结构

空间概念转换是文景转换系统中的基本任务.空间本体库是在SUMO顶层体系框架下,结合文景转换特定领域要求,基于领域空间本体模型构建特定领域空间本体库.其本体描述的空间概念能够有效地弥补自然语言系统和图形系统之间的差别,把对于图形系统来说自然语言描述中缺失的信息补充上,即完善自然语言系统固有的模糊性,从而完成空间概念的转换,提升生成场景的美观性.这个本体库在面向汉语的静态文景转换中得到测试,且取得很好结果.     

Blog研究

Blog信息源和信息量迅速增长,并已通过频繁的链接和信息交互在互联网上构建了一个动态且紧密的社会网络,成为现实世界一个重要的信息来源.目前,Blog领域的研究主要集中在Blog的定义与识别、内容挖掘、社区发现、重要性分析、Blog搜索和作弊Blog识别等几个方面.大部分研究采用或借鉴了链接分析、自然语言处理等方面的技术和方法,也提出了一些针对Blog领域的特定方法.分析和比较了Blog领域的相关研究,并且讨论了研究中存在的问题,展望了未来的研究方向.     

粉煤灰陶粒

介绍国内外几种粉煤灰陶粒生产技术及其在混凝土和砌块中的应用。     

基于链接分块的相关链接提取方法

每个网页都包含了大量的超链接,其中既包含了相关链接,也包含了大量噪声链接。提出了一种基于链接分块的相关链接提取方法。首先,将网页按照HTML语言中标签将网页分成许多的块,从块中提取链接,形成若干链接块;其次,根据相关链接的成块出现,相关链接文字与其所在网页标题含相同词等特征,应用规则与统计相结合的方法从所有链接块中提取相关链接块。相关链接提取方法测试结果,精确率在85%以上,召回率在70%左右,表明该方法很有效。     

98.

基于中心驱动模型的宾州中文树库(CTB)句法分析   总被引：1，自引：0，他引：1  

曹海龙  赵铁军  李生 《高技术通讯》2007,17(1):15-20

报告了依托宾州中文树库进行句法分析研究的最新进展.以著名的中心驱动模型为基础,首次在宾州中文树库5.0上进行了句法分析实验.同前人的工作相比,这次实验取得了更加成功的结果,极大缩小了中、英文句法分析的差距.在公共的测试集上对句法分析器的性能进行了评价,对于正确分词和词性标注的句子,句法分析的精确率和召回率分别达到85.89%和85.61%.介绍了模型的实现过程,并进一步分析了模型中决策表和基本名词短语(BNP)两个关键环节在句法分析器中所起到的作用.本文的工作对于研制实用化句法分析系统具有一定参考价值.     

99.

世界最大的自然语言处理和语音技术实验室——哈尔滨工业大学语言语音教育部-微软重点实验室     

赵铁军  朱聪慧 《计算机教育》2007,(11)

<正>哈尔滨工业大学语言语音教育部-微软重点实验室,以哈工大计算机学院语言技术研究中心为主要依托,由机器智能与翻译实验室、智能技术与自然语言处理实验室、信息检索实验室和语音处理实验室联合     

100.

基于查询向量的英语话题跟踪研究   总被引：1，自引：0，他引：1  

赵华  赵铁军  于浩  郑德权 《计算机研究与发展》2007,44(8):1412-1417

通过分析英语新闻报道的特点,提出了一种基于词汇区分和位置特征相结合的特征项抽取算法.词汇区分是指将单词分为首字母是大写的单词和首字母不是大写的单词,位置特征利用新闻报道的倒金字塔式的结构特点决定单词的重要性.提出了一种基于多个特征项抽取算法融合的特征项权值计算方法,该方法认为被越多的特征项抽取算法选中的特征项越重要.提出了一种基于多数投票策略的双重过滤算法,对报道和话题是否相关进行两次过滤,大大降低了系统的误报率.实验表明提出的3种算法不但取得了很好的效果,而且具有很好的可扩展性.     

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基于中心驱动模型的宾州中文树库(CTB)句法分析

报告了依托宾州中文树库进行句法分析研究的最新进展.以著名的中心驱动模型为基础,首次在宾州中文树库5.0上进行了句法分析实验.同前人的工作相比,这次实验取得了更加成功的结果,极大缩小了中、英文句法分析的差距.在公共的测试集上对句法分析器的性能进行了评价,对于正确分词和词性标注的句子,句法分析的精确率和召回率分别达到85.89%和85.61%.介绍了模型的实现过程,并进一步分析了模型中决策表和基本名词短语(BNP)两个关键环节在句法分析器中所起到的作用.本文的工作对于研制实用化句法分析系统具有一定参考价值.     

世界最大的自然语言处理和语音技术实验室——哈尔滨工业大学语言语音教育部-微软重点实验室

<正>哈尔滨工业大学语言语音教育部-微软重点实验室,以哈工大计算机学院语言技术研究中心为主要依托,由机器智能与翻译实验室、智能技术与自然语言处理实验室、信息检索实验室和语音处理实验室联合     

基于查询向量的英语话题跟踪研究

通过分析英语新闻报道的特点,提出了一种基于词汇区分和位置特征相结合的特征项抽取算法.词汇区分是指将单词分为首字母是大写的单词和首字母不是大写的单词,位置特征利用新闻报道的倒金字塔式的结构特点决定单词的重要性.提出了一种基于多个特征项抽取算法融合的特征项权值计算方法,该方法认为被越多的特征项抽取算法选中的特征项越重要.提出了一种基于多数投票策略的双重过滤算法,对报道和话题是否相关进行两次过滤,大大降低了系统的误报率.实验表明提出的3种算法不但取得了很好的效果,而且具有很好的可扩展性.