基于度量学习的意图识别和槽填充方法

人机对话中小样本学习场景下的意图识别和槽填充,是自然语言处理的一个重要课题.本文采用基于度量学习的方法,通过计算query set中的样本与support set中样本的距离,寻找距离最近的类别样本作为分类标签,同时将两个任务联合进行训练,用以提升模型的效果.从实验结果中可以得出,本文提出的Fine-tune方法,对意图识别和槽填充任务都有一定的帮助和提升.胶囊网络在意图识别中也起到了一定的效果,可以帮助去除一部分无关信息,但对槽填充任务的帮助不明显;而任务自适应的投影网络,可以更好地将不同类的向量分开,提升了两个任务的性能.     

微机核了秤自动配比系统在铬盐酸料工序的应用

使用微机核子秤自动配比，属子非接触式计量，计量精度高，抗干扰性能强，稳定可靠维修方便，经两年的生产应用，各项指标达到或超过设计要求，其优良性能更加明显。     

中国先进研究堆（CARR）：CARR工程2003年度进展

2003年，在上级主管单位的领导下，CARR工程取得较大进展，在各部门的积极配合下，努力工作，使工程在“质量、投资、进度”三大控制下正常开展。     

大掺量粉煤灰对混凝土渗透性的影响

以粉煤灰代替３０％的水泥，在水胶比为０．３０、０．３３、０．３６及０．３９的情况下，分别试验了用水量及胶凝材料用量变化下混凝土的强度和渗透性。试验结果表明，与不掺粉煤灰的混凝土比较，掺粉煤灰混凝土的渗透性都明显降低，３０天龄期时最大可降低至５０．７％，７０天时可降低至２２．３％；为了获得较低的渗透性而采取较低的水胶比时，不掺粉煤灰的混凝土应用降低用水量的办法有利，掺粉煤灰的混凝土用提高总胶凝材料用量的办法更好     

一种基于同步树替换文法的统计机器翻译模型

提出一种基于同步树替换文法的机器翻译模型.相对于基于短语的模型,此模型可以对远距离结构性调序和非连续短语翻译进行建模;相对于基于同步上下文无关文法模型,此模型可以对任何层次上的树节点调序进行建模.因此,该模型可以为处理语言结构间的异构对应问题提供有效的解决途径. 在两组风格差异较大的数据集上进行的实验均验证了基于同步树替换文法的模型相对于基于短语模型和基于同步上下文无关文法模型的稳定优势.     

头驱动句法分析中的直接插值平滑算法

在头驱动句法分析模型下,基于经典插值平滑算法,提出了以统计空间中平均事件数为基础的直接插值平滑建模原则,并应用经典的误差理论分析了该原则的合理性.基于该原则并借鉴语言模型中其他插值平滑算法对模型的零点进行假设的方法,在头驱动句法分析模型下,重新构造了4种平滑算法.实验数据显示,新平滑算法在高于经典平滑算法性能的同时,显著降低了自由参数的扰动程度,从实验的角度证明了该平滑建模原则的有效性.     

基于译文的英汉双语句子自动对齐

本文利用英汉互译译文间的内在联系,提出了基于译文的方法,通过使用一部翻译较完整的词典作为桥梁,将英汉句子间的对应关系连结起来,根据英语文本中的单词,在词典中找其对应的译文,并以译文到汉语句子中去匹配,根据评价函数和动态规划算法找到对齐句对,实验结果证明这种对齐方法消除了基于长度做法中错误蔓延的情况。并且普遍适用于任何文本,它大大地提高了对齐的精度,其效果是令人满意的。     

层次短语翻译中基于Markov 随机场的层次切分模型

翻译推导的切分歧义是统计机器翻译面临的一个很重要的问题,而在层次短语机器翻译中,其尤为突出.提出了一个层次切分模型来处理推导的切分歧义性.采用Markov随机场构建模型,然后将其融入层次短语翻译模型,以便自动选择更合理的切分.在NIST中英翻译的任务中,该模型的训练效率高,通过NIST05,NIST06和NIST08这3个测试集上的翻译效果表明,该模型提高了层次短语翻译的性能.     

面向奥运的汉英RBMT与EBMT研究

介绍了采用基于实例的方法和基于规则的方法在面向奥运的汉英机器翻译系统的最新进展.揭示了二者不同的翻译处理过程和翻译知识学习机制.通过2003年和2005年两次863汉英测试的结果比较了二者的性能差别.采用4元Bleu指标作为评分标准,在2005年863评测中RBMT系统的篇章类得分为0.1056,对话类得分为0.1714;EBMT系统的篇章类得分为0.0718,对话类得分为0.1454.     

基于汉语二字应成词的歧义字段切分方法

文章提出了利用汉语中的二字应成词,计算汉语句内相邻字之间的互信息1及t-信息差这两个统计信息量的新方法,进而应用这两个统计量,解决汉语自动分词中的歧义字段的自动切分问题。实验结果表明,采用该文所述的方法,对歧义字段的切分正确率将达到90%,与其他分词方法相比较,进一步提高了系统的分词精度,尤其与文献1所述方法比较,对于有大量汉语信息的语料,将降低系统的时间复杂度。