计算机双语词典的功能与发展趋势

本文定义了计算机词典的功能代码和功能表达式，描述采用功能表达式的方法，分析了目前广泛流行的１６种计算机双语词典的功能，对其优缺点进行了综合讨论，并对其发展趋势作了预测。     

计算机双语词典的功能现状与发展前景

１引言 计算机词典是一个非常复杂的系统,牵涉到很多方面的知识和技术。本人查阅了目前在我国比较流行的多种计算机英汉双语词典（详见参考文献）,对词典的功能进行了分析、比较和研究,试图从中找出其共同的规律、虽然所依据的材料都是计算机英汉双语词典,但从中可以看出目前一般计算机双语词典的功能情况和应用情况。希望本文能为计算机词典的研究人员和开发商提供一些参考意见并起到抛砖引玉的作用。对计算机词典。为简便起见,下文中我们提到的词典,如不特殊声明一般是指计算机双语词典。２计算机双语词典的功能现状 通过对当前流行…     

计算机双语词典结构研究

计算机双语辞典的强大功能是借助于相应的辞典结构实现的,深入了解其结构对于计算机双语辞典的创新 和发展显得十分重要。本文定义了计算机双语辞典的结构单元、结构代码和结构表达式,并采用结构表达式 的方法分析了目前流行的 １０种计算机双语辞典的结构,对当前计算机双语词典结构的优缺点进行了综合讨 论,并对其发展趋势作了预测。     

计算机双语词曲结构研究

计算机双语辞典的强大功能是借助于相应的辞典结构实现的,深入了解其结构对于计算机双语辞典的创新和发展显得十分重要。本文定义了计算机双语辞典的结构单元、结构代码和结构表达式,并采用结构表达式的方法分析了目前流行的１０种计算机双语辞典的结构,对当前计算机双语词典结构的优缺点进行了综合讨论,并对其发展趋势作了预测。     

基于双语词典的汉英词语对齐算法研究

研究利用多部人读双语词典扩充双语词典的规模来改善词语对齐质量。介绍了一个在Ker算法基础上用双语词典进行汉英词语对齐的算法。提出了对齐窗口的概念，通过在对齐过程中设置对齐窗口，可以找到多对多的词语对应。     

双语词典在统计机器翻译中的应用

在当前的基于统计的翻译方法中,双语语料库的规模、词对齐的准确率对于翻译系统的性能有很大的影响。虽然大规模语料库可以改善词语对齐的准确度,提高系统的性能,但同时会以增加系统的负载为代价,因此目前对于统计机器翻译方法的研究在使用大规模语料库的基础上,同时寻求其他可以提高系统性能的方法。针对以上问题,提出一种把双语词典应用在统计机器翻译中的方法,不仅优化了词对齐的准确率,而且得出质量更高的翻译结果,在一定程度上缓解了数据稀疏问题。     

双语对齐技术在双语教学词典自动编纂中的应用

双语对齐是自然语言处理研究的重要课题之一,结合基于句子长度和基于词典的两种经典的对齐算法,通过段内寻找锚点的算法对双语互译文本进行划分,实现了双语句子对齐,为双语语料库的建设提供了工具,并为双语教学词典的编纂做了基础性工作.     

基于百科语料的中英文双语词典提取

双语词典是跨语言自然语言处理中一项非常重要的资源.目前提取双语词典的方法主要是基于平行语料库和基于可比语料库,但是这两种方法在提取新词或者某些技术术语时都存在双语资源匮乏的问题.相比之下,基于部分双语语料的方法由于利用的是新闻或者百科知识,故可以很好地解决这个问题,然而目前基于部分双语语料的方法主要集中在对文本内容的提...     

精简而另类的双向词典——梅花双语词典

世界之窗浏览器大家应该熟悉吧,《电脑爱好者》普及版有不少介绍,它的体形精巧和功能实用为人们所称道。你还知道这个软件的主人——凤凰工作室,除出品有这款免费软件外,还有很多其他的小软件吗?今天我们就给大家介绍一款凤凰工作室出品的双向词典——梅花双语词典。它是一款非常简单但又很实用的电脑词典。     

基于词向量与可比语料库的双语词典提取研究

双语词典是跨语言信息检索以及机器翻译等自然语言处理应用中的一项重要资源。现有的基于可比语料库的双语词典提取算法不够成熟,抽取效果有待提高,而且大多数研究都集中在特定领域的专业术语抽取。针对此不足,提出了一种基于词向量与可比语料库的双语词典提取算法。首先给出了该算法的基本假设以及相关的研究方法,然后阐述了基于词向量利用词间关系矩阵从可比语料库中提取双语词典的具体步骤,最后将该抽取方法与经典的向量空间模型做对比,通过实验分析了上下文窗口大小、种子词典大小、词频等因素对两种模型抽取效果的影响。实验表明,与基于向量空间模型的方法相比,本算法的抽取效果有着明显的提升,尤其是对于高频词语其准确率提升最为显著。     

基于ArcView GIS的数据字典技术研究

随着地理信息系统技术的进一步发展,数据库技术将会成为提升整个系统适应性能的关键技术之一。数据字典技术作为数据库技术的核心内容之一,其重要性体现在系统开发及运行等各个阶段。基于数据字典的研究现状,探讨了“数据字典集”和“字典程序”的概念,并结合ArcView GIS的特点对数据字典技术在地理信息系统中的应用进行了研究。开发实例证明,把字典程序作为系统应用程序访问数据库的中间接口,用于操纵数据字典集以实现系统对数据库的管理,增强了系统进行数据库管理的灵活性、适应性,也便于系统的维护和升级,具有良好的应用前景。     

A method of creating new valency entries

Information on subcategorization and selectional restrictions in a valency dictionary is important for natural language processing tasks such as monolingual parsing, accurate rule-based machine translation and automatic summarization. In this paper we present an efficient method of assigning valency information and selectional restrictions to entries in a bilingual dictionary, based on information in an existing valency dictionary. The method is based on two assumptions: words with similar meaning have similar subcategorization frames and selectional restrictions; and words with the same translations have similar meanings. Based on these assumptions, new valency entries are constructed for words in a plain bilingual dictionary, using entries with similar source-language meaning and the same target-language translations. We evaluate the effects of various measures of semantic similarity.     

Automating dictionary construction

Computer readable dictionaries are produced by the dictionary editor system JISYO, which takes inputs from dictionary data bases produced from type-setting tapes by the DTV (Data Translation and Verification) system of M. Nagao. Topological structuring transforms the dictionaries into thesauri with associative partial ordering by means of which denotations are computed as limits.     

电子商务技术及其发展趋势分析

在全面分析国内外电子商务发展现状的基础上,根据我国电子商务存在的问题和我国的具体国情,讨论了相应的解决措施.     

Imposing shift-invariance using Flexible Structure Dictionary Learning (FSDL)

Sparse representation and Dictionary learning have attracted a lot of research attention in the last couple of decades and have provided state of the art results in many fields such as denoising, classification, inpainting and compression. However, applying general dictionary learning such as Method of Optimal Directions and Recursive Least Squares Dictionary Learning Algorithm can be computationally expensive, due to the large amount of free variables to be learned. Also sometimes the signal class has obvious repetitive structure which could benefit from a structured dictionary. One way to deal with these shortcomings is to impose a structure on the dictionary itself, for example the dictionary can be sparse or the atoms can be shift-invariant. In practice, imposing a structure means limiting the number of free variables. There are many examples of structured dictionaries such as double sparsity model or shift-invariant dictionaries. We have recently proposed a closed form solution to impose arbitrary structures onto a dictionary, called Flexible Structure Dictionary Learning. In this paper, we use this method to impose shift-invariant structure when training a dictionary. This structure allows us to not only simplify the original solution and make it computationally feasible to be used for large signals but also extend the concept of shift-invariance to include variable sized shifts in different atoms. The proposed dictionary update step finds all the free variables in all the atoms jointly, whereas some shift-invariant structured dictionaries in the recent literature, update one atom at a time. We have compared our proposed method with a general dictionary learning method and another shift-invariant method. Results show that signal approximation can be a promising application.     

电子商务技术及其发展趋势分析

在全面分析国内外电子商务发展现状的基础上，根据我国电子商务存在的问题和我国具体国清，讨论了相应的解决措施。     

基于语义相似度并运用语言学知识进行双语语句词对齐

一、引言自八十年代以来,基于统计(Statistics-Based)和基于实例(Example-Based)方法的出现及其广泛应用给机器翻译的研究工作注入了新的活力,标志着机器翻译进入了一个新时期。这两种方法共同的特点是:都需要一个双语语料库(Bilin-gual Corpora)直接或间接地作为翻译的知识库。这种双语语料库中包含了原文和译文相互对应的语言信息,是支持机器翻译的最为宝贵的资源。双语语料比单语种提供了更多的信息。在近些年里,在对篇章、段落、句子对齐进行了大量的研究之后,许多工作已经     

固定智能网技术的发展及应用

文章介绍了智能网的现状，提出了固定智能网的一种组网方案，对当前基于固定智能网的主要智能业务进行了具体分析，最后，论述了智能网与Internet技术的综合以及固定智能网技术的发展趋势。     

微电子技术的发展趋势与展望

本文叙述了世界微电子技术和集成电路的芯片工艺、设计及封装技术 ,对今后可能出现或将成为主流产品的微电子器件作了分析与展望。最后浅析了我国微电子技术及集成电路的发展对策     

带边界条件约束的非相干字典学习方法及其稀疏表示

从字典的相干性边界条件出发, 提出一种基于极分解的非相干字典学习方法(Polar decomposition based incoherent dictionary learning, PDIDL), 该方法将字典以Frobenius范数逼近由矩阵极分解获取的紧框架, 同时采用最小化所有原子对的内积平方和作为约束, 以降低字典的相干性, 并保持更新前后字典结构的整体相似特性. 采用最速梯度下降法和子空间旋转实现非相干字典的学习和优化. 最后将该方法应用于合成数据与实际语音数据的稀疏表示. 实验结果表明, 本文方法学习的字典能逼近等角紧框架(Equiangular tight-frame, ETF), 实现最大化稀疏编码, 在降低字典相干性的同时具有较低的稀疏表示误差.