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1.
机器译文自动评价是机器翻译中的一个重要任务。针对目前译文自动评价中完全忽略源语言句子信息,仅利用人工参考译文度量翻译质量的不足,该文提出了引入源语言句子信息的机器译文自动评价方法: 从机器译文与其源语言句子组成的二元组中提取描述翻译质量的质量向量,并将其与基于语境词向量的译文自动评价方法利用深度神经网络进行融合。在WMT-19译文自动评价任务数据集上的实验结果表明,该文所提出的方法能有效增强机器译文自动评价与人工评价的相关性。深入的实验分析进一步揭示了源语言句子信息在译文自动评价中发挥着重要作用。  相似文献   
2.
命名实体识别技术是信息抽取、机器翻译、问答系统等多种自然语言处理技术中一项重要的基本任务。近年来,基于深度学习的命名实体识别技术成为一大研究热点。为了方便研究者们了解基于深度学习的命名实体识别研究进展及未来发展趋势,对当前基于卷积神经网络、循环神经网络、transformer模型以及其他一些命名实体识别方法展开综述性介绍,对四类方法进行了深入分析和对比。同时对命名实体识别应用领域以及所涉及到的数据集和评测方法进行了介绍,并对未来的研究方向进行了展望。  相似文献   
3.
自然语言处理作为人工智能的一个分支,在日常生活中有着广泛的应用。随着循环神经网络在自然语言处理领域的应用以及循环神经网络的不断演进与迭代,自然语言处理有了很大的飞跃。循环神经网络也因此迅速成为自然语言处理领域的主流算法,但是其具有结构复杂和训练时间漫长的缺点。提出一种基于一维扩展卷积和Attention机制的自然语言处理模型,利用一维扩展卷积提取语言文本的深层特征,再通过Attention机制给深层特征分配权重以整合各个时序特征。实验结果表明,该模型只需循环神经网络约30%的训练时间,就能达到与循环神经网络相近的性能,验证了该模型的有效性。  相似文献   
4.
虚假新闻剥夺了人们获取真相的权利,也给社会和国家带来了许多危害。文中以虚假新闻文本为例,分析和验证了多种预训练语言模型在虚假新闻文本分类上的分类效果。经实验证明,相较于其他语言模型,Bert预训练语言模型取得了较好的结果,预测准确率为86.97%,召回率为88.12%,F1值为87.54%。  相似文献   
5.
为实现国产自主可控,基于国产CPU 和麒麟操作系统,采用Qt 元语言(qt meta language,QML)和图形 处理器(graphics processing unit,GPU)编程的模式设计一种跨平台的实时显示软件。详细阐述基于QML 的软件架构 设计,并对软件设计中的QML、C++及GPU 的通信模式、QML 下CPU+GPU 编程实时显示性能优化方法以及QML 显示控件设计等关键技术进行说明,验证其应用。结果证明:该模型具有可靠、稳定、高效和跨平台等特点,满足 实时显示应用要求。  相似文献   
6.
徐荣飞  范开国 《中国机械工程》2022,33(16):1965-1971
为提高热特性有限元分析精度,提出了基于数字孪生的电主轴热特性分析方法。搭建基于IoT数据采集系统的电主轴热特性数字孪生物理空间,设计开发基于Java、ANSYS、MATLAB联合编程的热特性数字孪生系统,提出了基于关键测温点温度的热边界条件修正模型,实现了物理空间与虚拟空间的数据映射及热特性数字孪生。实验结果表明,热特性数字孪生体的温度精度达98%,热变形精度达95%,有效提高了热特性有限元分析精度。  相似文献   
7.
针对FLAC3D软件不能高效模拟分析连续强降雨工况下公路路堑高边坡孔隙水压力分布情况和支护治理后稳定性的问题,以广西百色市隆林各族自治县进城大道的路堑高边坡工程为依托,在连续强降雨工况下,结合边坡土体的土水特征曲线函数、非饱和土与饱和土渗透系数之间的关系,建立非饱和土渗透系数与基质吸力之间的函数关系,利用FISH语言对FLAC3D软件进行二次开发,并对路堑高边坡进行流固耦合分析。结果表明,连续强降雨工况下,路堑高边坡安全系数由1.23降至1.15,导致路堑高边坡在第四级平台处发生局部滑坡,并有继续滑坡的趋势; 采用放坡+锚杆支护能够有效降低路堑高边坡负孔隙水压力值,同等降雨工况下,路堑高边坡安全系数由1.15增加至1.43。  相似文献   
8.
自然语言生成(NLG)技术利用人工智能和语言学的方法来自动地生成可理解的自然语言文本。NLG降低了人类和计算机之间沟通的难度,被广泛应用于机器新闻写作、聊天机器人等领域,已经成为人工智能的研究热点之一。首先,列举了当前主流的NLG的方法和模型,并详细对比了这些方法和模型的优缺点;然后,分别针对文本到文本、数据到文本和图像到文本等三种NLG技术,总结并分析了应用领域、存在的问题和当前的研究进展;进而,阐述了上述生成技术的常用评价方法及其适用范围;最后,给出了当前NLG技术的发展趋势和研究难点。  相似文献   
9.
针对当前主流神经网络在处理答案选择任务时无法同时满足句子的充分表示以及句子间信息充分交互的问题,提出了基于动态注意力和多角度匹配(DAMPM)的答案选择模型。首先,调用预训练语言模型的嵌入(ELMo)获得包含简单语义信息的词向量;接着,在注意力层采用过滤机制有效地去除句子中的噪声,从而更好地得到问句和答案句的句子表征;其次,在匹配层同时引入多种匹配策略来完成句子向量之间的信息交互;然后,利用双向长短期记忆(BiLSTM)网络对匹配层输出的句子向量进行拼接;最后,通过分类器来计算拼接向量的相似度大小,从而得到问句和答案句之间的语义关联。在文本检索会议问答(TRECQA)数据集上的实验结果表明,与基于比较聚合框架的基线模型中的动态滑动注意力网络(DCAN)方法相比,DAMPM在平均准确率均值(MAP)和平均倒数排名(MRR)两个性能指标上均提高了1.6个百分点。在维基百科问答(WikiQA)数据集上的实验结果表明,DAMPM相较DCAN在两个性能指标上分别提高了0.7个百分点和0.8个百分点。所提DAMPM相较于基线模型中的方法整体上有更好的性能表现。  相似文献   
10.
With the development of the economic and low-carbon society, high-performance building (HPB) design plays an increasingly important role in the architectural area. The performance of buildings usually includes the building energy consumption, building interior natural daylighting, building surface solar radiation, and so on. Building performance simulation (BPS) and multiple objective optimizations (MOO) are becoming the main methods for obtaining a high performance building in the design process. Correspondingly, the BPS and MOO are based on the parametric tools, like Grasshopper and Dynamo. However, these tools are lacking the data analysis module for designers to select the high-performance building more conveniently. This paper proposes a toolkit “GPPre” developed based on the Grasshopper platform and Python language. At the end of this paper, a case study was conducted to verify the function of GPPre, which shows that the combination of the sensitivity analysis (SA) and MOO module in the GPPre could aid architects to design the buildings with better performance.  相似文献   
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