基于Transformer增强架构的中文语法纠错方法

语法纠错任务是自然语言处理领域的一项重要任务,近年来受到了学术界广泛关注。该任务旨在自动识别并纠正文本中所包含的语法、拼写以及语序错误等。该文将语法纠错任务看作是翻译任务,即将带有错误表达的文本翻译成正确的文本,采用基于多头注意力机制的Transformer模型作为纠错模型,并提出了一种动态残差结构,动态结合不同神经模块的输出来增强模型捕获语义信息的能力。受限于目前训练语料不足的情况,该文提出了一种数据增强方法,通过对单语语料的腐化从而生成更多的纠错数据,进一步提高模型的性能。实验结果表明,该文所提出的基于动态残差的模型增强以及腐化语料的数据增强方法对纠错性能有着较大的提升,在NLPCC 2018中文语法纠错共享评测数据上达到了最优性能。     

神经机器翻译中英语单词及其大小写联合预测模型

英文中单词有大小写之分,如果使用不规范,会降低语句的可读性,甚至造成语义上的根本变化。当前的机器翻译处理流程一般先翻译生成小写的英文译文,再采用独立的大小写恢复工具进行还原,这种方式步骤繁琐且没有考虑上下文信息。另一种方式是抽取包含大小写的词表,但这种方式扩大了词表,增加了模型参数。该文提出了一种在神经机器翻译训练中联合预测英语单词及其大小写属性的方法,在同一个解码器输出层分别预测单词及其大小写属性,预测大小写时充分考虑源端语料和目标端语料上下文信息。该方法不仅减小了词表的大小和模型参数,译文的质量也得到提升。在WMT 2017汉英新闻翻译任务测试集上,相比基线方法,该方法在大小写敏感和大小写不敏感两个评价指标上分别提高0.97 BLEU和1.01 BLEU,改善了神经机器翻译模型的性能。     

基于双向LSTM的误植域名滥用检测方法

当前，误植域名检测主要以计算域名对之间的编辑距离为基础，未能充分挖掘域名的上下文信息，且对短域名的检测易产生大量的假阳性结果。采集域名相关信息进行判定虽然有助于提高检测效果，却会引入较大的额外开销.本文采用了基于域名字符串的轻量级检测策略，并引入双向长短时记忆模型（LSTM，Long Short-Term Memory）来充分利用域名上下文，提升检测效果.本文还设计了面向域名的局部敏感哈希函数，以提高在大规模域名集合上进行误植域名检测的速度.在大量真实数据集上的实验结果表明，本文的工作改进了基于编辑距离检测方法的不足，能够有效地进行误植域名滥用检测.     

Fatigue crack growth property of laser beam welded 6156 aluminium alloy

Fatigue crack growth behaviours in different welding zones of laser beam welded specimens were investigated using central crack tension specimens for 6156 aluminium alloy under constant amplitude loading at nominal applied stress ratio R = 0.5, 0.06, −1. The experimental results showed that base metal (BM) exhibited superior fatigue crack resistance compared to weld metal (WM) and heat‐affected zone (HAZ). Crack growth resistance of WM was the lowest. The exponent m values for BM and HAZ at different stress ratios are close and around 2.6, while m for WM at different stress ratio is around 4.7. The discrepancy between crack growth rates for WM and BM is more evident with increasing stress ratio, while it is a little change for HAZ and BM. Change of the microstructure in WM deteriorates the resistance of fatigue crack growth compared to BM. It was mainly due to grain boundary liquation and dissolving of second‐phase particles in the weld region. It was also found that the variety of fatigue crack resistance for different welding zones is in conformity with the change of hardness. BM with the highest hardness exhibited the maximum resistance for fatigue crack, and WM with the lowest hardness exhibited the minimum fatigue crack resistance.