基于动态规划的汉语句子相似度算法

传统汉语句子相似度计算算法在处理大量专业词汇时准确率较低。为此,提出一种基于动态规划的汉语句子相似度算法。通过获取2个句子的公共子串集合,结合链表消重机制,从集合中获取2个句子的所有最长公共子串,并以此计算相似度。实验结果表明,对于含有大量专有名词的问题集合,该算法的测试正确率达93.6%,计算效率较高。     

一种维吾尔语句子相似度算法的研究

基于实例的机器翻译是一种重要的机器翻译技术,句子相似度的衡量是基于实例机器翻译研究中最重要的一个内容。对于基于实例的维吾尔语机器翻译研究,维吾尔语句子相似度衡量的准确性,直接影响到最后翻译结果的输出。提出了一种维吾尔语句子相似度的计算方法,采用的基于词形特征的粗选算法、散列单词倒排索引能够有效提高算法的查找速度,快速从语料库中筛选出候选句子集合;多策略精选算法中采用基于维吾尔语词频的单词区分度算法、连续单词序列抽取算法,可以有效衡量两个维吾尔语句子的相似程度,实验结果证明算法是有效的。     

大规模句子相似度计算方法

如何根据源语言文本从大规模语料库中找出其最相近的翻译实例,即句子相似度计算,是基于实例翻译方法的关键问题之一.本文提出一种多层次句子相似度计算方法首先基于句子的词表层特征和信息熵从大规模语料库中选择出少量候选实例,然后针对这些候选实例进行泛化匹配,从而计算出相似句子.在多策略机器翻译系统IHSMTS中的实验表明,当语料规模为20万英汉句对时,系统提取相似句子的召回率达96%,准确率达90%,充分说明了本文算法的有效性.     

句子相似度计算模型的改进

智能搜索需维护一个动态的问题与答案的数据库。一方面涉及到关键词的提取、逻辑组合等知识。另一方面,由于用户的用词和系统中存储的关键词在表达方式上可能不完全一样,精确的关键词匹配法必将导致很多问题找不到答案,或者找不准答案。智能搜索的关键性技术之一是句子相似度计算,该文从词型、词序、词长和不同特征加不同权值两方面对句子相似度进行优化改进,对于智能搜索性能的提高有着显著的作用。     

基于词串粒度及权值的汉语句子相似度衡量

提出了一种改进的汉语句子相似度衡量方法,用于基于实例的汉英机器翻译。该方法同时考虑了相同词串的数目及长度和对应的权值信息,克服了传统方法的显著不足,在理论上更有合理性。在小数据集上的实验也表明该方法是可行的。     

一种基于模式的汉语句子相似度计算方法

句子相似度计算是EBMT系统实现的关键。本文将模式这一特殊的句子结构形式应用于汉语句子相似度计算,并给出了基本的实现算法。     

有机分子相似度的判别

本文提出了一种用于有机分子相似度的最大相似邻接关系判别法,该方法相当于按各种方式把两个分子结构重合在一起,找出完全重合部分的比例。利用色图概念建立了此判别法的计算机算法。作为应用,作者计算了一些氯代乙酰苯氨类除草剂化合物的相似关系。     

基于词类串的汉语句子结构相似度计算方法

句子相似度的衡量是基于实例机器翻译研究中最重要的一个内容。对于基于实例的汉英机器翻译研究,汉语句子相似度衡量的准确性,直接影响到最后翻译结果的输出。本文提出了一种汉语句子结构相似性的计算方法。该方法比较两个句子的词类信息串,进行最优匹配,得到一个结构相似性的值。在小句子集上的初步实验结果表明,该方法可行,有效,符合人的直观判断。     

基于句子相似度的机器翻译评价方法及其有效性分析

为了帮助开发面向本地化的基于实例的机器翻译(EBMT)系统,提出利用句子相似度评价译文质量的方法．该方法能够较有效地区分不同翻译质量的译文,从而帮助开发者发现EBMT系统存在的问题．为了证明该评价方法的有效性,对比了6个机器翻译系统人工评价和自动评价的结果．通过相关分析和显著性检验,表明了此方法和人工方法存在高度的一致性．最后提出在自动评价结果的基础上利用线性回归预测人工评分方法．     

一种改进的维吾尔语句子相似度计算方法

在基于实例的维吾尔语汉语机器翻译系统中维吾尔语相似度计算起重要作用。维吾尔语的黏着性特性要求对单词进行词干提取。本文提出的方法结合简单的句子结构相似度计算方法,通过对单词词干提取进行句子相似度计算。小规模实验结果比较接近人工评价的句子相似度。     

基于动态规划算法的人脸比对

动态规划算法可以有效地用来进行序列的比对,能够给出序列之间的最优比对结果,论文将其用在人脸识别的一些关键特征的比对方面,给出了人脸之间相似程度的一种度量,同时给出了具体的算法,可以有效地应用于人脸的比对和其它进一步的人脸识别中的应用。     

基于压缩稀疏矩阵矢量相乘的文本相似度计算

在信息检索矢量模型的基础上．提出了一种基于压缩稀疏矩阵矢量相乘的文本相似度计算方法，具有矢量模型计算简单和速度快的特点．该方法采用压缩稀疏矩阵矢量空间存储数据，在相似度计算和数据存储时不需要考虑文本矢量矩阵中的零元素，大大减少了计算量和存储空间，从而使信息检索系统运行效率显著提高．仿真实验表明，上述方法比基于矢量模型的传统反向索引机制节省了38％的存储空间．     

基于相似度的限制容差关系改进

对于不完备信息系统,可以首先进行完备化处理,然后再对所得到的完备信息系统采用传统的处理方法进行约简。但是,这种处理往往会改变原始系统的相关信息。为此有必要直接对不完备信息系统进行处理。论文在分析不完备信息系统已经存在的容差关系、非对称相似关系及限制容差关系的基础上,引入相似度的概念,对限制容差关系进行改进,从而得到基于相似度的限制容差关系模型,能够更灵活地处理不完备信息系统。     

基于动态规划的最大频繁项目集挖掘研究

将动态规划算法应用于最大频繁项目集的挖掘,可以克服Apriori算法需要多次扫描数据库确定新的候选项集的缺点;通过对数据进行初始化构建矩阵,结合动态规划的思想通过在矩阵中找到最大无向完全图来获得所有的最大伪频繁项集,最后利用一个非频繁项集的子集有可能是频繁项目集的性质对所有的最大伪频繁项集消减获取最大频繁项集。实验结果表明,它能够快速挖掘频繁项集,且适用于海量、高维数据。     

Guaranteed Dynamic-System State Estimation by the Method of Bidirectional Dynamic Programming

The problem of guaranteed estimation (smoothing, filtration, prediction) of a dynamic process observed on a finite discrete time interval is solved, based on generalization of the dynamic programming procedure for the case with sequential optmization in direct and inverse time.     

一种基于动态规划的全局双序列比对优化算法

序列比对是生物信息处理中非常重要的一类方法,基本的序列比对算法是基于动态规划思想提出的。本文提出了一种基于动态规划思想的全局双序列比对优化算法(Optimized Global Pairwise Sequence Alignment based on the idea of Dynamic Programming)OGP-SADP,在保持基本动态规划敏感性的前提下,GOPSA方法计算替换矩阵时只需存储当前相邻两列的元素,同时引用checkpoint技术以减少计算迭代次数,有效降低了时间复杂度和空间复杂度。     

协同过滤算法中的相似度优化方法

在协同过滤推荐系统中,通过对稀疏评分矩阵进行填充,可以提高对用户相似度的度量效果和系统的推荐精度。不同填充方法对相似度计算结果的影响存在较大差异。为解决该问题,针对3类填充方法构建的评分数据集,以最近邻算法进行推荐,分析传统相似度和基于云模型的相似度经2种方法优化后的度量效果,分别为各填充方法选取最有效的相似度优化方案。     

不确定集值数据的高效相似查询

基于可能世界的不确定集合的相似查询,从语义上或者从计算方法的角度来看,都有别于传统的确定型集合上的技术.由于集合中的项存在不确定性,即一个项出现在集合中是有一定概率的,使得传统处理集合的技术不再适用.提出了一个基于可能世界的集合期望相似度的度量公式.在期望的度量公式中,如果一对集合(X,Y)的期望相似度大于给定的阈值τ∈(0,1),则被称为相似集合对.一般的算法,在基于可能世界的情况下计算不确定集合的期望相似度,其复杂度是指数级的.提出了利用动态规划来计算集合期望相似度的算法,该算法的复杂度是多项式级别,极大地减少了计算时间.实验结果表明了基于该算法查询的可用性和高性能.     

PDP: Parallel Dynamic Programming

Deep reinforcement learning is a focus research area in artificial intelligence. The principle of optimality in dynamic programming is a key to the success of reinforcement learning methods. The principle of adaptive dynamic programming (ADP) is first presented instead of direct dynamic programming (DP), and the inherent relationship between ADP and deep reinforcement learning is developed. Next, analytics intelligence, as the necessary requirement, for the real reinforcement learning, is discussed. Finally, the principle of the parallel dynamic programming, which integrates dynamic programming and analytics intelligence, is presented as the future computational intelligence.