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1.
由于藏汉平行语料匮乏,导致藏汉神经网络机器翻译效果欠佳,该文提出了一种将藏语单语语言模型融合到藏汉神经网络机器翻译的方法,首先利用神经网络实现藏语单语语言模型,然后使用Transformer实现藏汉神经网络机器翻译模型,最后将藏语单语语言模型融合到藏汉神经网络机器翻译中。实验表明,该方法能显著提升藏汉神经网络机器翻译质量。基线系统藏语到汉语的BLEU值为21.1,汉语到藏语的BLEU值为18.6,融合藏语单语语言模型后,藏语到汉语的BLEU值为24.5,汉语到藏语的BLEU值为23.3,比原有基线系统的BLEU值分别提高了3.4和4.7。 相似文献
2.
<正>自2013年10月10日"学堂在线"中文MOOC平台正式面向全球发布以来,在短短的1年时间里,来自清华大学、北京大学、复旦大学、西安交通大学、中国科技大学、北京理工大学、台湾新竹交通大学、台湾新竹清华大学等高校的69门优质MOOC课程已通过"学堂在线"面向全球推出,课程涵盖信息技术、数理化、经济金融、艺术、人文、体育等多个领域,选课人次超过57万。同时,清华大学正在 相似文献
3.
4.
自动拼写检查是自然语言处理领域一项极具挑战性的研究课题,在语料库建设、文本编辑、语音和文字识别等诸多方面具有广阔的应用前景。藏文字是一种表音拼音文字,由1~7个基本构件横向和纵向拼接而成。藏文文本中非真字出现的频率很高,是藏文字拼写检查的基础和重点。该文通过分析藏文文法中的构字规则,利用藏文字向量模型将藏文字用计算机易于操作的数字(向量)表示,建立基于规则约束的藏文字向量模型,进而设计该模型下的藏文字拼写检查模型及算法。算法简单易实现,经测试算法拼写检查的平均准确率达99.995%,平均每秒检查1 060个字。 相似文献
5.
6.
统计与规则相结合的古文对联应对模型 总被引:1,自引:0,他引:1
该文将古文对联规则区分为硬规则与软规则,将软规则区分为字相对与上下文相对。并在软规则指导下建立对联应对的有向概率图模型,使用EM(Expectation-Maximization)算法估计模型参数,在求解的搜索过程中加入硬规则,从而给出了一种完整的对联自动应对方法。实验结果表明参数学习后的候选字列表由于一定程度上不考虑上下文相对的影响,比仅用频次统计的候选字列表更为合理。该方法还能够对训练语料库中工整与不工整的对联区分学习。基于该方法所实现的古文对联应对程序达到了一定水平。
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7.
汉语中的兼类词、同形词类组及其处理策略 总被引:8,自引:2,他引:6
本文从计算语言的角度, 系统地总结汉语中的歧义现象——兼类词和同形词类组, 对之进行了比较深入的研究,并且结合汉语自动句法分析, 给出了相应的处理策略。 相似文献
8.
9.
感应电动机在工业生产中应用极为广泛。但是感应电动机在起动过程中瞬时电流冲击和动转矩冲击很大,这对电动机本身、拖动设备及电源设备的使用寿命有很大的影响,同时对电网电压也造成很大的冲击,影响同一电网其他电气设备的正常运行。在大、中功率感应电动机的起动过程中必须限制起动电流。传统起动感应电动机的方法很多,起动电流虽然得到限制,但仍然有电流冲击。 相似文献
10.
世界上许多概念都是模糊的,但人们却能根据这些概念进行推理,得出明确的结论。初看起来,模糊似乎不是一件好事,事实上却相反,它可用较少的代码传递足够的信息,并能对复杂事物做出高效率的判断和处理。模糊控制是用模糊逻辑实现精确控制的一项技术。模糊控制包括输入级、处理级和输出级3个过程。输入级将输入数据转变为模糊数据,称为模糊化;处理级用模糊数据及模糊逻辑规则推理求解;输出级将模糊数据变成精确数据输出以进行控制,称为逆模糊化。模糊控制的优点是,当过程的数学模型不存在或虽存在但编码十分困难时,可考虑采用模糊控制;采用不太昂贵的传感器和低性能的处理器,就能达到相当好的控制性能;可应用于环境噪声水平高的场合;能巧妙地综合直觉经验,在具有纯滞后、大惯量、参数漂移大的非线性不确定分布参数系统中,实现较满意的控制。缺点是,精度不高,容易产生振荡,适应能力有限。当前,模糊控制作为一种新型控制技术,正处于蓬勃发展时期,已开发和研制的控制器有3类:自调整型模糊控制器、混合型模糊控制器和自学习型模糊控制器。本期选登的4篇论文,一篇属自调整型,三篇为混合型。 相似文献