基于枢轴语言的图像描述生成研究

当前图像描述生成的研究主要仅限于单语言(如英文),这得益于大规模的已人工标注的图像及其英文描述语料。该文探索零标注资源情况下,以英文作为枢轴语言的图像中文描述生成研究。具体地,借助于神经机器翻译技术,该文提出并比较了两种图像中文描述生成的方法:(1)串行法,该方法首先将图像生成英文描述,然后由英文描述翻译成中文描述;(2)构建伪训练语料法,该方法首先将训练集中图像的英文描述翻译为中文描述,得到图像-中文描述的伪标注语料,然后训练一个图像中文描述生成模型。特别地,对于第二种方法,该文还比较了基于词和基于字的中文描述生成模型。实验结果表明,采用构建伪训练语料法优于串行法,同时基于字的中文描述生成模型也要优于基于词的模型,BLEU_4值达到0.341。     

语言模型攻击性的自动评价方法

基于大规模语料训练的语言模型,在文本生成任务上取得了突出性能表现.然而研究发现,这类语言模型在受到扰动时可能会产生攻击性的文本.这种不确定的攻击性给语言模型的研究和实际使用带来了困难,为了避免风险,研究人员不得不选择不公开论文的语言模型.因此,如何自动评价语言模型的攻击性成为一项亟待解决的问题.针对该问题,该文提出了一...     

一个从中间语言生成目标语言的原理和方法

本文介绍了我们的汉英机器翻译系统（ＣＥＴＲＡＮ）中一种从中间语言生成英语的生成系统,讨论了从中间语言留到目标语言转换的基本原理．目的在于通过解决汉英之间语法和语义方面的差异,得到高质量的机译结果．文中还介绍了基于语义驱动的由中间语生成英文目标语的计算机实现算法．为了说明清楚,整个叙述都注意列举了一些实例．     

融合XLM词语表示的神经机器译文自动评价方法

机器译文自动评价对机器翻译的发展和应用起着重要的促进作用,其一般通过计算机器译文和人工参考译文的相似度来度量机器译文的质量。该文通过跨语种预训练语言模型XLM将源语言句子、机器译文和人工参考译文映射到相同的语义空间,结合分层注意力和内部注意力提取源语言句子与机器译文、机器译文与人工参考译文以及源语言句子与人工参考译文之间的差异特征,并将其融入基于Bi-LSTM神经译文自动评价方法中。在WMT’19译文自动评价数据集上的实验结果表明,融合XLM词语表示的神经机器译文自动评价方法显著提高了其与人工评价的相关性。     

基于生成模型的闲聊机器人自动评价方法综述

近年来,随着人工智能技术的发展,更多数据被利用,数据驱动的端到端闲聊机器人技术得到快速发展,受到了学术界和工业界的广泛关注.但是对于闲聊机器人的评价,现在没有标准的自动评价方法,而自动评价方法对于闲聊机器人对话效果的评估及闲聊机器人的快速迭代是十分重要的.该文综述了基于生成模型的闲聊机器人的自动评价方法.首先介绍了自动...     

机器翻译自动评价综述

随着机器翻译的发展,对其质量进行评测的自动评价方法也越来越受重视。发展至今,各种评价方法与技术层出不穷,采用何种分类标准来组织和描述它们也是一个很大的挑战。根据核心技术的不同,该文重点介绍了三类主流的自动评价方法,包括: 基于语言学检测点的方法、字符串匹配的方法和基于机器学习的方法。论文分别阐述了这些类别中颇具代表性的方法的工作原理并分析了各自的优缺点。此外,受限参考译文下的评价技术虽然不是主流的方法,但是其对提高自动化程度和评价性能的作用不能忽视,所以该文将其作为特殊的类别做了阐述。然后,汇报了近年来衡量自动评价方法的国际评测结果。最后,总结了自动评价的发展趋势和有待进一步解决的相关问题。     

代码注释自动生成方法综述

在软件的开发和维护过程中,与代码对应的注释经常存在缺失、不足或者与代码实际内容不匹配等问题,但手工编写代码注释对开发人员来说费时费力,且注释质量难以保证,因此亟需研究人员提出有效的代码注释自动生成方法.代码注释自动生成问题是当前程序理解研究领域的一个研究热点,对该问题进行了系统综述.主要将已有的自动生成方法细分为3类:...     

引入源端信息的机器译文自动评价方法研究

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。     

叙事生成方法研究综述

随着人工智能和自然语言处理技术的飞速发展,近年来,关于叙事自动生成的研究逐渐被人们所关注和重视。该文介绍了叙事生成的相关概念、历史背景以及当前的研究现状,总结和归纳了目前主要的叙事生成研究方法,包括基于智能规划的方法、基于常识和知识本体的方法、基于故事文法的方法等。在此基础上,对各类方法的基本思想、相关工作及主要优缺点进行了深入的分析,并探讨了当前叙事生成研究中存在的不足及未来的发展趋势。     

一种面向口语的译文质量自动评价方法

译文质量的自动评价对机器翻译研究具有十分重要的意义。但现有方法主要是针对书面语翻译,没有考虑到口语翻译的特征。因此,本文提出了一种面向口语的新型的自动评价方法,通过定义信息段、标注权重和设计多种匹配策略等方法,使自动评价结果与人工打分更为接近,同时也提高了评价过程对不同输出译文的适应能力。各项实验表明,该算法对译文质量变化具有较高的敏感度,而且可以对输出译文质量作出与手工评判较为接近的评价结果。     

自动文本摘要方法

自动文本摘要是继信息检索之后信息或知识获取的一个重要步骤,对高质量的文档文摘十分重要。该文提出以句子为基本抽取单位,以位置和标题关键词为句子的加权特征,对句子基于潜语义聚类,提出语义结构的摘要方法。同时给出了较为客观和有效的摘要评价方法。实验表明了该方法的有效性。     

基于用户兴趣的文本摘要方法研究

提出的摘要方法,以句子为基本抽取单位,以兴趣主题词为句子的加权特征。对句子基于潜语义聚类,提出语义结构,这种结构对摘要质量的提高有重要作用,并且提出了较为客观和有效的摘要评价方法。实验表明,本文方法是行之有效的。     

一种面向自动文本摘要特征评价的新方法

自动文本的特征评价方法的研究一直未受到研究者们的重视。以往只是简单地将面向文本集的TF.IDF特征评价方法应用于针对单文本的自动文摘领域,该方法无法排除低频词噪音的影响,特征评价存在明显误差,致使不能准确计算文本特征。文章引入信息熵,提出了针对单文本的特征评价方法TF.IDF.H。实验表明,新的特征评价方法能够准确获得文章主题特征,更好地改善文摘质量。     

自然语言文本语义接受度的在线系统评价研究

语义接受度（SAS）是衡量自然语言文本可理解程度的标尺。通过结合自动文摘系统评价方法和文体学分析方法,提出了可用于在线分析英语文学文本SAS的系统评价公式,并通过诺贝尔文学获奖作品《老人与海》的语料分析验证了公式的可适用性：不同的抽取率不会引起评价值的显著差异。尽管存在域的有限性、域的单一性和在线评价相对性等不足,此公式为文学评论者借助网络进行英语文本SAS在线评价提供了便利。     

一种新的自动文摘系统评价方法

系统评价是自然语言处理系统中一个非常重要的环节。论文提出了一种新的评价方法(F-new-measure),并应用于文本自动摘要中。其创新之处在于评价中不仅考虑了文摘的精确率、召回率,还考虑了文摘压缩率。实验表明常用的评价方法在不同压缩率情况下,评价值是不稳定的,而论文提出的评价方法的评价值则相对稳定。     

自动文摘评价方法综述

评价是自动文摘领域长期关注的焦点,对自动文摘技术的发展起着积极的促进作用。本文首先介绍了自动文摘评价方法的应用背景和面临的困难;然后对自动文摘评价方法进行了简单介绍和评价;接着在了解国内外研究现状的基础上详细分析了文摘评价方法的关键技术;最后对自动文摘评价方法未来的发展趋势进行了展望。     

基于多重映射的自动短文摘方法

传统自动文摘一般对字数没有明确限制,运用传统技术进行短文摘提取时,受字数限制,难以获取均衡的性能。针对该问题,提出一种多重映射的自动短文摘方法。通过计算关联度映射值、长度映射值、标题映射值和位置映射值,分别形成多个候选文摘句子集;再运用多重映射策略,将多个候选子集映射到文摘句子集中,同时使用提取文本中心句的方法提高召回率。实验表明,多重映射可在短文摘提取上获得稳定的性能。在NLP&CC2015评测中,该方法的ROUGE-1测试F值达到0.49,ROUGE-2测试F值达到0.35,均优于评测的平均水平,表明了该方法的有效性。