赖斯文本类型论在英文影视片名翻译中的应用

德国翻译理论家赖斯根据语言的功能对文本的类型进行了划分,提出了文本类型理论。根据这个划分,影视作品属于操作型文本。将文本类型理论应用于英语影视片名翻译,分析了片名翻译的信息功能、审美功能、文化功能及呼吁功能,从而得出结论:译者在翻译片名过程中须结合观众的文化背景、审美情趣和期待视野来译出符合目的语观众口味的作品。     

基于本体及相似度的文本聚类研究*

为了改善文本聚类的质量,得到满意的聚类结果,针对文本聚类忽略概念的内涵及缺少概念间的联系,设计和改进了基于本体和相似度的文本聚类方法TCBOS(text clustering based on ontology and similarity)。研究了文本预处理及分词的方法,设计了用有限状态自动机来自动提取概念和关系的方法,对概念语义扩展和相似度计算方法进行了改进和完善,通过应用本体的语义相似度来度量文档间相近程度,完善了根据相似度进行文本聚类的K中心点算法。实验证明,该方法从聚类的准确性和聚类的关联度方     

MS-DOC文件文本提取研究

关键词搜索广泛应用于情报分析、搜索引擎和计算机取证,对MS DOC文件进行关键词搜索可能漏判,明明存在的关键词却找不到。微软复合文档结构由一系列流组成,流以扇区为单位存储,通过目录结构和扇区分配表对流及其存储空间进行管理。MS DOC文件中的文本存储在WordDocument流中,文本存储不一定连续,通过Table流记录分块情况。关键词可能跨越不相邻扇区,即使在相邻扇区,一个关键词可能一部分是压缩存储,另一部分是非压缩存储,这些都是关键词搜索漏判的原因。根据Table流中的分块信息提取WordDocument流中的文本,并统一编码格式,进而进行关键词搜索,就可以避免漏判。     

基于连通域的快速文字图像分割算法

针对文本图像中的文字难以提取分割的问题,文章提出了一种基于连通域的算法。算法通过连通域阀值分析,将文本块联通,继而将文字成功分割。实验结果表明本算法能快速准确地分割文字。     

一种基于采样遗传的文本软聚类方法

由于文本呈现的多样性和大量性,模糊聚类在文本聚类中扮演着越来越重要的角色。而应用最广泛的FCM算法存在着初始中心敏感的问题,对此本文提出了一种基于采样遗传的FCM算法(SGFCM)。该方法通过遗传算法的全局寻优能力来优化FCM算法的初始聚类中心,由此来提高聚类的质量及聚类的速度。实验证明该方法在文本软聚类应用中是有效的。     

WEB文本情感倾向性分析研究综述

主要针对文本情感倾向性分析近年来的研究进行总结。首先介绍主客观文本分析的内容,接着从词语级、短语级、句子级、篇章级,介绍了文本情感倾向分析近些年的一些技术和研究,对其各自的优缺点进行概括。最后对文本情感倾向性分析进行总结,提出对未来研究的想法。     

基于深度学习的文本分类技术研究进展

随着深度学习技术的快速发展,许多研究者尝试利用深度学习来解决文本分类问题,特别是在卷积神经网络和循环神经网络方面,出现了许多新颖且有效的分类方法。对基于深度神经网络的文本分类问题进行分析,介绍卷积神经网络、循环神经网络、注意力机制等方法在文本分类中的应用和发展,分析多种典型分类方法的特点和性能,从准确率和运行时间方面对基础网络结构进行比较,表明深度神经网络较传统机器学习方法在用于文本分类时更具优势,其中卷积神经网络具有优秀的分类性能和泛化能力。在此基础上,指出当前深度文本分类模型存在的不足,并对未来的研究方向进行展望。     

基于数据挖掘的航空装备故障成品预测模型

因航空装备系统复杂度高,故障成因复杂,在保障时根据故障现象判断故障成品的难度很大,同时大量的历史故障记录数据未能有效利用.通过分析航空装备成品故障记录的特点,提出了一种基于数据挖掘的航空装备故障成品预测模型.该模型将历史故障记录数据作为输入,通过文本聚类将大量故障描述聚类得到故障现象簇,并建立"故障现象"与"故障成品"之间的多对多关系,提出了故障成品概率分布算法,并通过匹配新发生故障现象与故障现象簇,计算出故障成品概率分布.实验验证结果表明,该模型可有效地根据故障描述预测可能发生故障的成品的概率分布,且预测准确率可随数据量的增加而提高,满足实际保障需求.     

融合文本特征的汉老双语句子相似度计算方法

双语句子相似度旨在计算不同语言句子间的语义相似程度,在信息检索、平行语料库构建、机器翻译等领域有重要作用。由于汉语、老挝语平行语料稀少,且老挝语在语义表达、句子结构上与汉语有明显差异,导致汉老双语句子相似度研究的难度较大。该文提出了一种融合文本特征的汉老双语句子相似度计算方法,并构建了句子相似度模型。首先,在句子相似度模型中将汉语、老挝语的词性、数字共现等文本特征与GloVe预训练词向量融合,以此丰富句子特征,提升模型计算准确率。其次,由基于自注意力的双向长短时记忆网络组成多层孪生网络来提取长距离上下文特征和深层次语义信息,其中自注意力机制可以保证语义信息的有效利用。最后,采用迁移学习的方法将通用模型参数初始化,并使用不同的微调参策略增强模型的泛化能力。实验表明,该文提出的方法,其召回率、准确率和F₁值分别达到了82.5%、85.78%和84.00%。     

地方普通院校文本挖掘课程的教学实施和探索

针对文本挖掘课程在地方普通院校计算机本科专业中教学实施历史短、教材不成熟、知识融合度低等问题,结合专业课程体系和实际学情,探讨该课程在地方普通院校计算机专业中的教学实施.以乐山师范学院计算机专业文本挖掘课程教学实践为例,阐述课程教学的目标定位、内容设计、教学方法以及考核方案方面的改革思路和方法,最后通过课程问卷调查的结果说明课程改革的有效性.