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1.
从我国当前多媒体辅助教学软件的发展情况出发,在积件思想的多多体著作系统设计思想推导下,介绍了一个多媒体辅助教学的设计与实现,其中主要讨论了系统总体结构,积件平台的选取,提出了一个平台制作的课件的结构模型。  相似文献   
2.
结合一个基于格语法的日汉机器翻译系统,针对现有系统日语动词格框架缺乏的现状,提出一种日语动词格框架自动构造方法.该方法基于类比与统计思想,从现有的少量人工构造的动词格框架和大量生语料出发,自动构造日语动词格框架.  相似文献   
3.
机器翻译研究现状与展望   总被引:5,自引:0,他引:5  
本文回顾机器翻译研究的历史,介绍典型的机器翻译方法,包括:基于规划、基于统计以及基于实例的机器翻译方法;针对机器翻译的研究现状,详细介绍和分析了基于混合策略的机器翻译方法,对统计以及机器学习方法在机器翻译中的应用进行了描述;论文还介绍了当前机器翻译评测技术;最后对机器翻译进行总结和展望。  相似文献   
4.
公文流转系统的授权机制   总被引:5,自引:1,他引:4  
该文针对政府公文流转系统中特有的用户权限管理需求,提出了一种授权机制。该机制综合应用了RBAC和OMG的RAD工具的思想,实现了静态授权和动态授权。  相似文献   
5.
有关命名实体的翻译等价对在多语言处理中有着非常重要的意义。在过去的几年里,双语字典查找,音译模型等方法先后被提出。另一种极具价值的方法是从平行语料库中自动抽取有关命名实体的翻译等价对,现有的方法要求预先对双语语料库的两种语言文本进行命名实体标注。提出了一种只要求对语料库中源语言进行命名实体标注,目标语言不需标注,然后利用训练得到的HMM词对齐结果来抽取有关命名实体翻译等价对的方法。在实验中,把中文作为源语言,英文作为目标语言。实验结果表明用该方法,即使在对齐模型只是部分准确的情况下,也得到了较高正确率的命名实体翻译等价对。  相似文献   
6.
一种规则和贝叶斯方法相结合的文本自动分类策略   总被引:5,自引:1,他引:4  
文本自动分类技术是信息处理领域的重要研究方向,在介绍文本分类应用以及其关键技术的同时,讨论了几种文本分类方法,并且在对这些分类方法分析的基础上,提出了一种规则和统计相结合的文本自动分类策略。该策略通过规则方法来放宽贝叶斯方法所要求的强独立性假设条件,同时当规则不能满足时,可以通过贝叶斯方法来得到更好的分类结果。  相似文献   
7.
基于差异性和重要性的问句特征组合   总被引:1,自引:0,他引:1       下载免费PDF全文
在问答系统问句分类研究中,对问句特征进行组合有助于构造高效的问句分类器.针对当前问句分类中的特征组合问题,提出一种基于差异性和重要性的特征组合 (Diversity and Importance based Feature Combination,DIFC)方法.通过计算待组合特征与当前特征组合的错分差异度和正分差异度,以及待组合特征本身的重要度,从候选特征集中动态获取优化的特征组合.在哈工大中文问句集上对词袋绑定特征进行组合的实验结果表明,与其他特征组合方法相比,DIFC方法灵活高效,准确率更高.  相似文献   
8.
本文介绍一个基于规则和转换翻译策略的日汉机器翻译系统的设计和实现.该系统的日语分析采用了基于短语结构文法和格语法的句法、语义分析技术.在句法分析中识别出动词短语时,利用动词格框架进行格短语的格角色识别.分析规则采用了复杂特征集和合一运算,并按层次进行设计.日语分析结果为带格角色标记的日语分析树.基于得到的日语分析树,系统采用了转换/生成一体化的汉语生成策略,按深度优先遍历分析树转换/生成汉语.另外,该翻译系统在基于规则的主框架之上,还辅助以翻译记忆的方法.本文的系统参加了863组织的三次机器翻译评测,其中,在2005年的评测中,自动评测的结果(NIST)为6.3052(对话)和6.7836(篇章).  相似文献   
9.
一种规则与统计相结合的汉语分词方法   总被引:20,自引:2,他引:18  
汉语自动分词是中文信息处理领域的一项基础性课题,对现有的汉语分词方法作了简单的概述和分析,然后提出了一种新的分词方法,该方法基于一个标注好了的语料库,并且结合了规则和语料库统计两种分词方法。  相似文献   
10.
基于层叠条件随机场模型的中文机构名自动识别   总被引:38,自引:1,他引:38       下载免费PDF全文
中文机构名的自动识别是自然语言处理中的一个比较困难的问题.本文提出了一种新的基于层叠条件随机场模型的中文机构名自动识别算法.该算法在低层条件随机场模型中解决对人名、地名等简单命名实体的识别,将识别结果传递到高层模型,为高层的机构名条件随机场模型实现对复杂机构名的识别提供决策支持.文中为机构名条件随机场模型设计了有效的特征模板和特征自动选择算法.对大规模真实语料的开放测试中,召回率达到90.05%,准确率达到88.12%,性能优于其它中文机构名识别算法.  相似文献   
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