最大熵和条件随机场模型相融合的藏文人名识别

藏文人名识别是藏文信息处理领域研究的难点之一,其识别效果直接影响到藏文自动分词的精度和相关应用系统的性能,包括藏汉翻译、藏文信息检索、文本分类等。该文在分析藏文人名构成规律和特点的基础上,提出了一种最大熵和条件随机场相融合的藏文人名识别方法。实验表明,该方法可以获取较好的识别效果,在我们的测试集上F-测度值到达了93.08%。     

国际计算语言学大会将于2010年在北京召开

国际计算语言学大会（International Conference on Computational Linguistics,COLING）是国际计算语言学委员会（International Committee on Computational Linguistics,ICCL）每两年举办一次的学术盛会,是国际计算语言学界最具影响的学术会议之一,堪称该领域的“奥林匹克大会”。自1965年第一届COUNG大会召开以来,至今已成功地举办了22届。     

情感文本分类混合模型及特征扩展策略

针对篇章级别情感文本分类问题,分析了传统的生成式模型和判别式模型的性能,提出了一种级联式情感文本分类混合模型以及句法结构特征扩展策略.在该模型中,生成式模型(朴素贝叶斯分类器)和判别式模型(支持向量机)以级联的方式进行组合,旨在消除对于分类临界样本,模型判决置信度不足引起的误差.在混合模型的基础上,提出了一种高效扩展依存句法特征的策略.该策略既提高了系统的正确率,又避免了传统特征扩展方法所带来的计算量增加的问题.实验结果表明,混合模型及特征扩展策略与传统方法相比,在算法准确性和效率上,都有显著的提高.     

引入标点处理的层次化汉语长句句法分析方法

在分析汉语标点符号用法和句法功能的基础上,本文提出了一种新的面向汉语长句的层次化句法分析方法。这种方法和传统的不考虑标点符号的一遍分析方法的主要区别在于两个方面:第一,利用部分标点符号的特殊功能将复杂长句分割成子句序列,从而把整句的句法分析分成两级来进行。这种“分而治之”的策略大大降低了在传统的一遍分析方法中同时识别子句或短语之间的句法关系以及子句和短语内部成分的句法关系的困难。第二,从大规模树库中提取包含所有标点符号的语法规则和相应概率分布信息,有利于句法分析和歧义消解。实验证明我们的方法与传统的一遍图表(chart)分析方法相比,能够大大减少时间消耗和歧义边的个数,并且提高了复杂长句分析的正确率和召回率约7%。     

受限语言子集的理论研究和探索

本文在综述受限语言研究成果的基础上,提出受限语言子集的一种形式化描述模型,并给出其相应的语言特性和数学特性,就受限汉语子集的确定方法问题进行了理论研究和探索。作者希望本文提出的表示模型和确定方法能够引起有关的讨论,并在充分认识受限语言研究的必要性和困难的基础上,将其引向全面深入的发展。     

语音翻译系统技术分析

语音翻译(SPeech Translation)技术作为一门综合性的计算机应用技术,近年来得到了广的关注。有关专家曾指出,语音翻译是自然语言处理、语音识别及其人工智能研究的最终目标一,是当今世界对计算机科学和工程最大的挑战[1],其应用效果如     

基于短语模板对齐的统计机器翻译系统

论文提出了一种基于短语模板对齐的机器翻译系统.系统采用基于短语模板对齐的翻译模型替代原始基于词的模型,提出了计算短语模板翻译概率的方法,改进了先前单纯基于短语的搜索算法和回溯方法,解码时引入繁衍度为0且出现频率高的词,使翻译结果更合理.论文进行了一系列实验,介绍了05年863评测,证明本系统翻译结果的Bleu得分比原来的系统有了显著提高.     

人机互助的交互式口语翻译方法

基于短语的统计翻译模型是目前机器翻译领域广泛使用的模型之一。但是,由于在解码时采用短语精确匹配的策略,造成了严重的数据稀疏问题,短语表中的大量短语无法得到充分利用。为此,该文提出了人机互助的交互式翻译方法。对于翻译短语表中找不到的短语,首先通过模糊匹配的方法,在短语表中寻找与其相似的短语。然后利用组合分类器,判断哪些相似短语可能提高句子的翻译质量。最后,通过人机交互的方法,选择可能提高翻译质量且保持原句语义的短语。在口语语料上的实验结果证明,这种方法可以有效地提高翻译系统的译文质量。     

规则库冗余性控制策略的研究

冗余性控制是研究知识库组织、管理和维护中的一个问题．本文通过对智能型机译系统中规则知识表示方法的分析，提出了将冗余规则划分为显式冗余规则和隐式冗余规则分别予以处理的思想，给出了显式冗余规则的判别算法和部分隐式冗余规则的检测标准，并提出了控制机译系统规则库冗余性的基本原则.     

基于语言计算方法的语言认知实验综述

人脑对语言的理解过程十分复杂,涉及多个脑网络和加工机制。以往的工作大多采用严格控制的实验设计,针对特定的语言现象展开研究,导致了研究结论趋于碎片化,无法形成关于大脑语言理解的总体结论。另一方面,深度学习的出现引发了语言计算领域的技术变革,语言计算模型在多个任务上达到甚至超越了人类的水平。这为进行全局性、高生态效度的人脑语言理解实验带来可能性,促进了语言认知实验中引入语言计算模型方法的快速发展。那么,利用新兴的语言计算方法可以为大脑语言认知机理的研究带来哪些新的机遇和启发呢？该文归纳总结了利用语言计算方法进行语言认知实验的相关工作,并对未来发展趋势予以展望。