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1.
网络翻译系统中的格式信息流处理方法研究   总被引:5,自引:0,他引:5  
随着国际互联网络技术的迅速发展 ,网络机器翻译技术应运而生 .但由于网上信息流格式具有多样性和多变性等特点 ,使得网络机器翻译技术面临新的困难和挑战 .以网络实时翻译系统为问题研究背景 ,对网络格式信息流处理方法进行了深入研究和探索 ,提出了基于动态知识获取和上下文相关分析的格式信息流处理方法 .该方法在使用机器翻译系统中对 HTML格式信息流处理取得了令人满意的效果 .  相似文献   
2.
采用主动学习策略的组织机构名识别   总被引:6,自引:0,他引:6  
组织机构名等命名实体的识别是信息抽取、机器翻译等任务的重要基础.为了克服识别器训练过程中对标注数据的依赖。本文提出了一种基于主动学习的训练策略。改进了基本的最大熵模型的解码算法和训练过程,实验表明采用主动学习策略的最大熵模型训练算法能够有效减少标注数据的使用。  相似文献   
3.
列举了一个因密钥破解造成的协议失败案例,提出了协议设计的唯密文原则以最大限度地保证长期密钥的安全性,同时唯密文原则还可以抵抗重放、初始化和剪切粘贴攻击。  相似文献   
4.
串空间理论扩展   总被引:10,自引:0,他引:10  
沈海峰  薛锐  黄河燕  陈肇雄 《软件学报》2005,16(10):1784-1789
现有的串空间模型由于没有抽象更多的密码学原语,因此不能分析较复杂的安全协议.希望通过对串空间理论的扩展使其充分地表达较多的密码学原语,以满足分析复杂安全协议的需要.对入侵串轨迹增加了签名、签名验证和HMAC(keyed-hashing for message authentication code)函数模型,重新定义了理想概念并对衍生出的相关命题和定理进行了证明.扩展的诚实理想分析模型不仅继承了原理论的性质,而且适合分析含丰富密码原语的协议,如JFK和IKE2.  相似文献   
5.
针对朴素贝叶斯分类的属性独立性假设的不足,讨论了相关性及多变量相关的概念,给出词间相关度的定义。在TAN分类器的词间相关性分析基础上,提出一种文档特征词相关度估计公式及其在改进朴素贝叶斯分类模型中应用的算法,在Reuters-21578文本数据集上的实验表明,改进算法简单易行,能有效改进贝叶斯分类性能。  相似文献   
6.
晋薇  夏云庆等 《计算机工程》2002,28(7):58-60,177
IHSMTS采用了多策略的翻译方式,融合了RBMT,EBMT和机助人译等思想,提高了自动构造文的质量,并实现了良好的经验记忆和知识自动获取,同时,采用智能人的机交互技术,构建了一个机组翻译平台,文章介绍了IHSMTS的翻译处理原理和系统关键技术的实现方法。  相似文献   
7.
采用了多策略的翻译方式,融合了,和机助人译等思想,提高了自动构造译文的质量,并实现了良好的经验记IHSMTSRBMTEBMT忆和知识自动获取。同时,采用智能的人机交互技术,构建了一个机助翻译平台。文章介绍了的翻译处理原理和系统关键技术的实IHSMTS现方法。  相似文献   
8.
受限语言子集的理论研究和探索   总被引:3,自引:0,他引:3  
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。  相似文献   
9.
语句拼音-汉字转换的智能处理机制分析   总被引:4,自引:4,他引:4  
语句拼音- 汉字转换是中文信息处理研究的一个重要方面,是键盘汉字输入和语音输入的核心技术,其主要特征是对动态输入的拼音串进行词法分析,给出所有可能的汉语句子,然后对这些汉语句子根据上下文环境进行句法分析和语义分析,动态调整句子中的字词,输出最佳结果。近年来,语句拼音- 汉字转换系统大量应用了人工智能技术和机器翻译的理论,以期提高系统转换的准确率和增强系统的智能处理功能。本文分析了语句拼音- 汉字转换系统所采用的核心技术,即知识支持、自动分词和动态调整等,讨论了语句拼音- 汉字转换的处理方法和过程,知识库的组成结构,用于拼音串自动分词的算法和实现,音字转换中动态调整的概率模型等,本文还分析了现有语句拼音- 汉字转换系统在拼音串自动分词和音字转换的动态调整中发生错误的原因,并提出了改进方法。  相似文献   
10.
智能教学系统中的知识树增长模型   总被引:12,自引:0,他引:12  
智能教学系统(intelligent tutoring system,ITS),作为人工智能学科的重要研究应用领域,是21世纪人类社会数字化教育的必然发展方向,迄今研究逾30年。现有一些ITS系统由于知识表示以及推理方法的领域相关特性,系统构建与系统运用、系统模块之间动态有机联系不强,进而导致学生模型弱化等问题,限制了系统在进行个别化教学过程中的智能性和推广运用。在此从系统的知识表示入手,基于SC文法的知识表示体系和知识树映射方法,提出了一个动态、实时、自适应、交互式知识树增长模型(augment knowledge-tree model,AKTM)。模型包括基于SC文法的知识点表示方法、知识树结构以及知识树映射、知识树学生模型、知识点学习循环等内容,贯穿于ITS系统4大传统模块之中,并在内容和功能上与之完全集成。通过知识点层次多维属性标注和索引,实现了知识存储、处理、调用和维护动态、一体化过程。通过知识点学习循环,实现个别化、动态、自适应智能教/学过程。同时通过模型在多媒体ITS系统中的实例化设计和运用,实现了动态教/学、领域无关、人机交互、自适应、个别化等智能特点。  相似文献   
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