基于语法和语义的德汉机器词典设计

详细介绍德汉机器翻译系统（ＧＣＭＴＳ）中基于语法和语义的机器词典的设计和信息表示。     

用有道词典快速切换多语种翻译

在大部分情况下,我们只需要使用汉英互译而已,但前提是大部分,偶尔也难免会有一些场合需要实现其它语种的翻译,比如日语、韩语等。在这种情况下,不管是立即上网搜,还是拿出相关词典翻阅,相信都没有直接用电脑中已有的翻译软件来得方便吧!     

基于机器辅助的高校英语专有名词自动翻译研究

常规方法匹配输入名词和翻译名词关联语义时,译文组合关联程度达不到最优,造成名词翻译召回率和准确率较低。提出基于机器辅助的高校英语专有名词自动翻译方法。预处理英语专有名词文件,建立英语平行语料库,为机器辅助提供语料,分割用户输入名词和语料库检索名词语义,根据关联系数和编辑距离,匹配语义关联的输入名词和检索名词,建立语义匹配评价体系,选取最优匹配译文组合作为翻译译文。采用英语专有名词实体集设置对比实验,结果表明,该方法提高了翻译召回率和准确率,以及两项指标调和均值,专有名词翻译结果更加准确。     

词组和单词翻译悉随尊便

无论是阅读英文网页,还是收到国外客户发来的邮件,对于英文不太好的人民来说就显得有点吃力了,对于e文句子中的某个单词或者词组不太明白也是常有的事情,但终归活儿还得照干啊,那就请出翻译软件来帮忙吧,有时候我们需要对单个的单词进行翻译,有时候我们想对词组进行取词翻译,其实只要进行简单设置,翻译软件就会听从我们的“指挥”,词组和单词翻译就变得悉随尊便了。     

面向数据快速录入的代码辅助技术

该文介绍了一些面向大数据量的代码辅助快速录入技术及其实现方法与编程技巧,着重在多种代码输入手段的同屏操作、全码与简码的最优匹配、代码的模糊输入、代码的高频先见与多级关联列表、代码与汉字输入状态的自动切换等方面作了比较详细的阐述。     

跨语言信息检索中双语词典的建立和翻译方法

针对跨语言信息检索中常用的提问式翻译中存在的问题,提出了基于最大熵模型建立的中-英,英-中双语词典方法,并对常用的双向翻译方法进行改进以获得较高的检索准确率,实验结果验证了该方法的有效性。     

在WORD中快速录入一般数学公式的技巧

在WORD操作中,遇到数学公式时,我们往往都要通过公式编辑器来录入.其实,除了公式编辑器以外,在Word中还有一个编辑公式的利器:域.有了这个工具,应付一般的数学公式编辑还是绰绰有余的.     

浅析计算机辅助翻译在翻译实践中的作用

随着愈演愈烈的经济全球化和各国之间不断加深的合作,传统的人工翻译方式不足以应对空前增长的现代翻译项目的需求,由此需借助计算机辅助翻译技术.计算机辅助翻译软件不仅能节省翻译的时间,提高翻译的质量,还能从记忆库中提取术语,为同一类型的翻译项目提供帮助.计算机辅助翻译软件在译前、译中、译后过程中应用的主要技术对指导翻译实践具有重要作用.     

基于机器视觉的轻量级驾驶辅助系统

为了解决计算机视觉应用中数据量大、算法复杂的问题,根据道路结构特征和车辆行为特征,采用单个摄像头作为传感器,实现了一种轻量级的安全辅助驾驶系统。首先采用改进的边缘提取算法和车道线检测算法对摄像机内外参数进行离线标定;接着根据标定结果在二维平面图像上采用标识出实际空间距离的多窗口划分方法,并按不同的车间距将不同窗口划分为不同安全系数的区域,以赋予道路视觉检测的几何先验知识;当区域中出现障碍物时发出相应警示信息进行安全驾驶辅助,能为智能辅助驾驶提供轻量级的视觉检测平台。以便携式计算机和固定在车内的摄像头作为实验装置,在城市道路上进行车载实验。系统在车载实验中能够快速地提取车辆两侧的车道线,并利用离线标定的结果快速生成不同安全系数的警示区域,其中车辆在车道内正常行驶时的误检率和漏检率很小,可以忽略不计。与传统的驾驶辅助系统相比,本系统计算量大大降低,检测流程得到简化,可实现轻量级的车道和车辆检测,为系统在嵌入式系统上的实现奠定基础。     

模糊假言推理中翻译规则的分析和比较

本文在L. A. Zadeh的推理合成规则前提下,比较了几种不同的翻译规则。根据三条直观的合理判断准则,指出文中的几种翻译规则是基本合理的,且R_s较优越。     

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。     

中文分词词典结构的研究与改进

汉语分词词典是中文信息处理系统的重要基础,词典算法设计的优劣直接关系着分词的速度和效率。分析了三种典型的分词词典结构,提出了一种具有三级索引的新词典结构,并提出了最大正向匹配的改进型匹配算法,从而降低了匹配过程的时间复杂度。最后通过实验,比较了三种典型词典结构与新词典结构的时间效率。实验结果表明,新词典结构具有更高的词典查询速度和分词速度,可以有效满足中文处理系统的需求。     

一种基于贝叶斯分类与机读词典的多义词排歧方法

一词多义是自然语言中普遍存在的现象,词义排歧的成功率是衡量机器翻译、信息检索、文本分类等自然语言处理软件性能的重要指标。提出了一种基于贝叶斯分类与机读词典的多义词排歧方法,通过小规模语料库的训练和歧义词在机读词典中的语义定义来完成歧义的消除。实验表明：基于贝叶斯分类与机读词典的多义词排歧算法在标注语料库规模受限的情况下,能取得较高的排歧准确率。     

Discovery and prediction capabilities in metal-based nanomaterials: An overview of the application of machine learning techniques and some recent advances

The application of machine learning (ML) techniques to metal-based nanomaterials has contributed greatly to understanding the interaction of nanoparticles, properties prediction, and new materials discovery. However, the prediction accuracy and efficiency of distinctive ML algorithms differ with different metal-based nanomaterials problems. This, alongside the high dimensionality and nonlinearity of available datasets in metal-based nanomaterials problems, makes it imperative to review recent advances in the implementation of ML techniques for these kinds of problems. In addition to understanding the applicability of different ML algorithms to various kinds of metal-based nanomaterials problems, it is hoped that this work will help facilitate understanding and promote interest in this emerging and less explored area of materials informatics. The scope of this review covers the introduction of metal-based nanomaterials, several techniques used in generating datasets for training ML models, feature engineering techniques used in nanomaterials-machine learning applications, and commonly applied ML algorithms. Then, we present the recent advances in ML applications to metal-based nanomaterials, with emphasis on the procedure and efficiency of algorithms used for such applications. In the concluding section, we identify the most common and efficient algorithms for distinctive property predictions. The common problems encountered in ML applications for metal-based nanoinformatics were mentioned. Finally, we propose suitable solutions and future outlooks for various challenges in metal-based nanoinformatics research.