自动阅卷系统中Word插入对象的识别与评分

计算机操作题自动阅卷系统可大大提高教师的工作效率,在Word 2003中,可插入对象种类繁多,要得到客观公正的评分首先必须对Word中的各种插入对象进行识别,该文介绍了几种在考试系统中经常出现的对象的识别方法以及常用的评分属性。实验证明,通过这些方法可大大提高评分的正确率。     

利用Excel Word的VBA自动生成学生成绩单

该文介绍了通过编写代码,使Excel与Word互相配合,自动生成单个学生的成绩单,从而节省了大量的重复性劳动,避免了错误,提高了劳动效率,适合各级各类学校使用。     

自纠正词对齐

词对齐是统计机器翻译系统的重要一环,但词对齐的获得往往基于序列模型的计算,而没有考虑语言的结构化信息及语言特征,从而造成词对齐中出现一些不符合语言特征的结果。文中提出一种词对齐的自纠正机制,以纠正词对齐中的错误部分。该机制使用一些语言学上的先验知识,对词对齐结果进行由粗颗粒度到细颗粒度的纠正。首先采用基于标点的方法对句对进行粗粒度化纠正,然后采用基于统计特征的方法对子句对进行细粒度化纠正。该自纠正过程不需要借助任何其他词对齐工具和新语料。实验结果显示,自纠正词对齐显著提高了词对齐的准确率,并提高了机器翻译的质量,其中粗粒度的纠正方法对翻译质量的提高最为显著,细粒度的纠正方法也提升了翻译质量,最终通过结合粗颗粒度和细颗粒度的纠正方法,使翻译结果相对基准系统取得了显著的提高。     

中文分词算法在搜索引擎应用中的研究

在Internet高速发展的信息时代,搜索引擎是人们获得有效信息的强有力手段之一。中文搜索引擎的重点在于中文关键信息提取,其中的难点就是中文自动分词。该文重点讨论中文自动分词算法。算法采用基于自动建立词库的最佳匹配方法来进行中文分词,同时采用基于改进型马尔可夫N元语言模型的统计处理方法来处理分词中出现的歧义问题,从而提高精度。     

VB程序设计在对Word文档检索中的应用

介绍利用Microsoft Visual Basic6．0进行程序设计，实现对Word文档的读取控制，提取Word中的文字形成摘要信息，可实现对Word文档的全文检索。     

一个用VBA编写的Quine

本文介绍了一个在word中用VBA编写的Quine。     

VB中文本信息的处理方法

文本信息处理是计算机处理信息的方法之一.本文分别介绍了在VB中利用字符函数处理文本信息和利用Word处理文本信息的方法和技巧.这些方法和技巧在开发VB信息处理应用系统中很有实用价值.     

用VFP与Word开发题库系统

介绍了用VFP6．0与Word开发的一种题库系统，对系统中几种重要功能模块作了较详尽地阐述。     

The linguistic status of text message abbreviations: An exploration using a Stroop task

The aim of this paper is to assess whether there is firm evidence for the informal observation that text message abbreviations have been absorbed into every day language use. Such abbreviations are most frequently used on mobile telephones and in electronic communication. We report data from a study investigating the linguistic status of text abbreviations. We tested this using a modified Stroop task. Participants were regular text message users. To-be-ignored stimuli of interest were text message abbreviations, chosen for high recognition rates among users (e.g. CUL8R for “See you later”). We also used real words, non-words (pronounceable and non-pronounceable) and non-alphanumeric symbol strings. Text abbreviations led to increased colour-naming latencies when compared to words and non-words, while all alphanumeric stimuli led to slower response times than non-alphanumeric symbol strings. The findings show that reading text message abbreviations is unavoidable to those who have adapted to their use. Therefore they are likely to have been absorbed into the language. We explore the possible reasons for the increased Stroop interference we observed with text message abbreviations. We also suggest that using text abbreviations in research can enhance understanding of word recognition processes.