英汉机器翻译系统中基于规则的词法分析

词法分析是英汉机器翻译的基础，其准确率直接影响译文的质量。文章确定了词性标注集,论述了词典和规则的设计原则，然后给出基于规则的词法分析实现方法。     

英汉机器翻译系统中基于规则的词法分析

摘要：词法分析是英汉机器翻译的基础，其准确率直接影响译文的质量。文章确定了词性标注 集，论述了词典和规则的设计原则，然后给出基于规则的词法分析实现方法。     

基于混合策略的英汉机器翻译系统设计与实现

文章提出了一个基于实例模式机器翻译方法，并结合基于规则方法，设计实现了一个基于混合策略的英汉机器翻译系统。介绍了系统的语言模型和语言知识库，描述了系统的设计思想与实现策略。按照国家863《机器翻译评测大纲》对系统进行了测试，并与华建机器翻译系统进行了比较。实验结果表明，该系统具有译文正确率高和翻译速度快的特点。     

机器翻译系统的交互处理机制

如何提高机器翻译效率并得到高质量的译文一直是机器翻译系统追求的主要目标。增强机译系统的学习功能是提高机译系统性能的一条有效途径,也是智能机译系统的一个重要组成部分。英汉智能机器翻译系统中交同制是通过静态的知识重组和动态的在线学习,不断完善机译系统的知识库,在不降低批量处理效率的前提下,逐步提高机译系统的译文质量,文章介绍了英汉机译系统中交互机制的设计和实现。     

一个英汉机器翻译实验系统的设计

在分析目前国内外机器翻译系统的技术和方法的基础上，本文提出了适合于以电力科技英语为翻译对象的英汉机器翻译实验系统的设计方法，即以定子包语法和格语法为基础进行算法设计。利用人工智能语言ＰＲＯＬＯＧ加以实现。     

基于EICG的英汉机器翻译句型转换器设计

句型转换是指将感叹句和各种疑问句变为陈述句语序的转换。我们在研制MatLink英汉机器翻译系统的过程中，提出了扩展的基于信息的格语法(EICG)及其应用原则，并且利用EICG设计实现了英语句型转换器。该分析器采用多出口结构，针对感叹句和不同类型疑问句提出相应的分析实现算法，并通过实例分析阐述了实现不同句型间转换的设计思想和工作过程。     

面向机器翻译系统句法分析器的研究与实现

自然语言句法分析是机器翻译不可缺少的前期处理过程，中总结了几代机器翻译系统中句法分析的经验，在最新研制的英汉双向机器翻译系统MTS2000中设计并实现了一个模块化的统计与规则相结合的句法分析模型。整个句法分析采用综合的策略，分别使用了隐马尔可夫方法、统计决策树方法，基于历史的句法分析等多种方法，并注意语义知识在句法分析中的应用。实验结果表明，模块化的句法分析器的设计方法，不仅是对英语句法分析还是对汉语句法分析都是一种可取的方法。     

基于语料库的机器翻译系统

基于语料库的机器翻译系统可分为两种：基于统计的机器翻译系统和基于实例的机器翻译系统。本文讨论这两种机器翻译系统的基本原理,并讨论了翻译记忆软件和本土化软件工具。     

一个英汉机器翻译实验系统的设计

在分析目前国内外机器翻译系统的技术和方法的基础上,本文提出了适合于以电力科技英语为翻译对象的英汉机器翻译实验系统的设计方法,即以定子句语法和格语法为基础进行算法设计。利用人工智能语言 PROLOG 加以实现。     

基于改进字节对编码的汉藏机器翻译研究

该文通过改进字节对编码算法,提出了带字数阈值的藏文字节对编码算法,优化了基于注意力机制的汉藏神经机器翻译模型.收集整理了100万汉藏句对和20万汉藏人名地名词典,训练了汉藏神经机器翻译模型.通过测试和验证,模型的BLEU值达到36.84.该模型的命名实体翻译效果优于已商用汉藏在线翻译系统.同时,该文的神经机器翻译模型已...     

一种网络课程答疑系统分词器的设计

针对网络课程答疑系统提出了一种新的分词词典和查询算法,借鉴了现有三类分词算法的优点,克服了它们的不足,所设计的分词词典包括专业词典和基础词典两部分,所设计的算法在分词词典中搜索时,先搜索基础词典,后搜索专业词典,如果在基础词典中搜索出单词,则不继续搜索专业词典,该算法大大降低了算法的时间复杂度。本文将分词词典设计成由首字和次字构成的二维索引矩阵,和全部词语的有序顺序表组成,将单字的内码作为其在矩阵中的下标,对有序顺序表采用顺序查找,减少了词典搜索次数。     

GIS中文查询语句的表层语义识别算法研究

针对G IS中文查询语句中词的多义性造成查询语句有时理解困难的问题,在系统词典的基础上进行了词的表层语义识别算法的研究,提出了句子链栈的存储结构,并通过分别扫描系统词典和单词词典来确定表链和句子链.实验测试了算法的正确性和时间、空间复杂度,其正确率可达90%以上,剩余部分可以在深层语义分析子系统中得到完善;空间复杂度的测试证明了本文提出的链栈存储结构较参考文献中的固定栈优势;表层语义识别的结果也证明了本文算法的有效性.     

基于残差字典学习的图像超分辨率重建方法

为了提高图像重建质量,在保留图像空间结构信息的同时恢复更多图像高频信息,提出一种基于二维可分离字典和残差字典的图像超分辨率重建方法.不同于传统的基于一维字典的超分辨重建方法,二维字典直接利用图像的二维矩阵表示,因此,可以保持图像的空间结构信息,减少字典参数的数量,节省存储空间.为了更好地恢复图像高频信息,在二维可分离字典重建图像基础上,引入残差字典,重建边缘等高频信息,两类字典各有侧重,二者结合可得到更高质量的超分辨率重建图像.在典型的公共图像集上的实验证明了提出的结合二维可分离字典和残差字典的图像超分辨重建方法的有效性和优越性.     

面向压缩感知的基于相关性字典学习算法

压缩感知理论作为一种新兴技术,能够降低传感节点的能量消耗,推动基于可穿戴设备的远程健康监护系统的发展。其中,字典学习算法获得的过完备字典应用于压缩感知重构时能获得较高的重构精度,因此备受关注。传统字典学习算法通常未考虑到信号内部隐含的相关,不能充分地捕捉到信号特征,当应用到压缩感知重构时不能精确地重构信号。该文充分利用生理信号隐含的相关性的结构特征,提出一种基于相关性的加权最小二乘字典学习算法,克服了传统字典学习算法应用到压缩感知重构信号时精度差的缺陷。实验结果表明,该算法能够充分地捕捉信号特征,提高应用于压缩感知重构恢复领域的信噪比,使得压缩后的信号能被精确地重构恢复出来。     

一种基于语义体系的同义词识别研究

针对基于字面和词素相似度识别同义词的不足之处,首次引入《同义词词林》(以下简称《词林》),作为语义体系,提出了基于《词林》语义体系的同义词识别算法,并进行了词汇问的语义相似度度量,实现了同义词识别。实验结果表明,此方法在效率上远高于基于字面、词素相似度识别方法。     

Loop Closure Detection of Visual SLAM Based on Point and Line Features

基于点线综合特征的视觉SLAM闭环检测算法

柳长安,程瑞营,赵丽娟

（华北电力大学,控制与计算机工程学院,北京 102206）

摘要：针对传统闭环检测算法中对单一的点特征矢量化构建视觉词典容易引起感知混淆,且当场景缺乏纹理信息时可提取的点特征数量很少不能有效的描述图像等问题,本文提出一种基于点线综合特征的闭环检测算法。本文对采集图像分别提取点特征和线特征,并构建一种可以融合点线特征的混合特征词典树,建立可以表征混合特征的单词向量,更好地描述环境的结构化信息和纹理信息。为使图像间相似度得分更合理,本文在不同的环境下设置不同相似度系数,选取相似性得分最高的候选帧作为候选闭环。最后通过实验验证了本文所提出算法的可行性和有效性。

关键词：闭环检测;即时定位与地图构建;视觉单词;点线综合

     

基于冗余字典的一种新的数字图像水印算法

基于图像的超完备字典稀疏表示是一种新的图像表示理论,利用字典的冗余性可以有效地得到图像的几何结构特征,从而实现图像的表示.当前稀疏表示的理论研究主要集中在稀疏分解算法和字典构造算法两方面.基于此稀疏特性,本文提出了一种新的基于冗余字典的数字水印方法.此方法利用图像在超完备字典上的自适应稀疏分解,通过在字典域实现数字水印算法.实验结果证实了本文所提方法的有效性.     

基于冗余字典的高光谱图像超分辨率复原算法

为了提高高光谱图像的空间分辨率,将基于冗余字典的信号稀疏表示理论应用到高光谱图像的超分辨率复原领域,提出一种基于冗余字典的高光谱图像超分辨率复原算法.该算法通过训练一组高低分辨率相对应的冗余字典对,使得高低分辨率相对应的像元曲线在基于各自的冗余字典进行稀疏分解时,具有相同的稀疏表示系数.超分辨率复原过程中,将待复原的低分辨率高光谱图像基于低分辨率冗余字典进行稀疏分解,利用所得的稀疏表示系数和对应的高分辨率字典,重建高分辨率的图像.实验结果表明:与基于图像块字典的超分辨率复原算法及传统的双线性插值图像放大方法相比,重建图像的峰值信噪比(peak signal to noise radio,PSNR)得到了显著提高.该算法将高光谱图像沿光谱维方向进行整体稀疏分解,避免了传统算法逐波段进行超分辨率复原带来的波段间的光谱失真问题,显著降低了算法的运算量.     

M集在分形图像压缩编码中的应用

目的构造一个固定的压缩字典,改变传统的一幅图像对应一个压缩字典的分形图像压缩方法,解决Mandelbrot图像在分形图像压缩算法中的应用问题.方法采用函数f(z),改变参数z,生成不同的曲线,用灰度值量化规则进行量化,得到许多幅图像块,可以构成丰富的压缩字典,编码时将父块进行自适应合并分割,与压缩字典中的图像块进行匹配,选出满足条件的图像块,再对该图像块进行编码;解码时读取压缩字典,重建图像.结果该算法编码过程中生成丰富的压缩字典,所以解码图像质量高,并且比传统分形图像压缩算法压缩比高,解码速度快.结论该算法减少了搜索时间.实验证明本算法实现简单、可行,具有良好的压缩效果和高质量的重建图像.     

区分性联合稀疏字典交替优化的语音增强

在联合稀疏字典的语音增强中,由于联合字典的相似性,导致稀疏重构阶段产生语音和噪声混淆进而产生语音失真问题。针对此,在训练阶段提出一个费希尔准则下的目标函数。该函数包含了语音和噪声的区分约束项,并用与信号变化相关的平衡因子去调整各项权值,为尽可能减小混淆误差提供了保障;同时,为了能使目标函数收敛,设计了一种交替优化字典和稀疏系数的算法,迭代寻找所需的字典和稀疏系数,完成语音字典和噪声字典的输出,得到具有非相似即区分性能较好的联合字典。在增强阶段,将带噪语音信号在联合字典上进行稀疏表示,并估计出语音幅度谱和噪声幅度谱。最后,结合维纳滤波器和理想二值掩模的优点,提出了新的软掩模滤波器,进一步消除了残余噪声。通过对不同信噪比的带噪语音进行实验,新算法得到的语音信噪比和听觉感知评价都较高,验证了新算法在提高语音性能方面的有效性。