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1.
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%。  相似文献   
2.
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。  相似文献   
3.
规则库冗余性控制策略的研究   总被引:5,自引:0,他引:5  
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.  相似文献   
4.
口语解析在人机对话系统和口语翻译系统中的作用是十分关键的。本文提出了一种统计和规则相结合的汉语口语解析方法,解析结果是一种中间语义表示格式。该方法分为两个阶段。首先,采用统计方法,解析出输入句子的语义信息,然后,利用规则,将这些语义信息映射到中间语义表示格式。试验证明,此方法具有较强的鲁棒性,而且避免了完全用规则方法解析的一些弊端,达到较高的解析正确率。  相似文献   
5.
引入标点处理的层次化汉语长句句法分析方法   总被引:6,自引:1,他引:6  
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%。  相似文献   
6.
基于短语模板对齐的统计机器翻译系统   总被引:1,自引:0,他引:1  
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.  相似文献   
7.
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   
8.
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  相似文献   
9.
基于多层过滤的统计机器翻译   总被引:1,自引:0,他引:1  
本文提出了一种基于多层过滤的算法。该算法主要实现从对齐的中英文句子中自动的抽取与对齐双语语块。根据不同语块具备的不同特性,采用不同的层次对其处理。该算法不同于传统的算法,它不需要对句子进行标注,句法分析,词法分析甚至不需要对汉语句子进行分词等操作。初步的实验结果表明该算法性能较好,测试的结果是:抽取语块的准确率能达到F = 0170 ,对齐语块的准确率能达到F = 0180 ;而且将此算法获得的对齐双语语块用于统计机器翻译系统,跟基于词的系统做对比,结果表明基于语块的翻译系统明显提高了翻译水平,差不多能提高10 %。  相似文献   
10.
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。  相似文献   
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