语义网格中的相似度算法研究

在网格中实现更加准确有效的服务发现、查询及其动态分配和替换,需要在语法匹配的基础上进一步实现语义匹配。语义匹配的关键在于语义相似度的计算。本文首先分析传统的相似度计算方法的特点以及存在的问题,提出一种新的改进算法。改进的算法考虑了深度影响因素,并引入多种语义关系且对这些关系分别赋予不同的权值,最后给信息量赋予了一种新的度量方法;文章最后给出相关实验结果,并比较了各算法的有效性。     

层次化结构全局上下文增强的篇章级神经机器翻译

如何有效利用篇章上下文信息一直是篇章级神经机器翻译研究领域的一大挑战。该文提出利用来源于整个篇章的层次化全局上下文来提高篇章级神经机器翻译性能。为了实现该目标,该文提出的模型分别获取当前句内单词与篇章内所有句子及单词之间的依赖关系,结合不同层次的依赖关系以获取含有层次化篇章信息的全局上下文表示。最终源语言当前句子中的每个单词都能获取其独有的综合词和句级别依赖关系的上下文。为了充分利用平行句对语料在训练中的优势,该文使用两步训练法,在句子级语料训练模型的基础上使用含有篇章信息的语料进行二次训练以获得捕获全局上下文的能力。在若干基准语料数据集上的实验表明,该文提出的模型与若干强基准模型相比取得了有意义的翻译质量提升。实验进一步表明,结合层次化篇章信息的上下文比仅使用词级别上下文更具优势。除此之外,该文还尝试通过不同方式将全局上下文与翻译模型结合并观察其对模型性能的影响,并初步探究篇章翻译中全局上下文在篇章中的分布情况。     

基于多通道LSTM的不平衡情绪分类方法

情绪分类是自然语言处理问题中的重要研究问题之一。情绪分类旨在对文本包含的情绪进行自动分类,该任务是情感分析的一项基本任务。然而,已有的研究都假设各情绪类别的样本数量平衡,这与实际情况并不相符合。该文的研究主要面向不平衡数据的情绪分类任务。具体而言,该文提出了一种基于多通道LSTM神经网络的方法来解决不平衡情绪分类问题。首先,该方法使用欠采样方法获取多组平衡训练语料;其次,使用每一组训练语料学习一个LSTM模型;最后,通过融合多个LSTM模型,获得最终分类结果。实验结果表明该方法明显优于传统的不平衡分类方法。     

基于神经机器翻译编码器的语义学习分析

神经机器翻译凭借其良好性能成为目前机器翻译的主流方法,然而,神经机器翻译编码器能否学习到充分的语义信息一直是学术上亟待探讨的问题.为了探讨该问题,该文通过利用抽象语义表示(abstract meaning rep-resentation,AMR)所包含的语义特征,分别从单词级别、句子级别两种不同的角度去分析神经机器翻译...     

基于预训练的无监督神经机器翻译模型研究

依赖于大规模的平行语料库,神经机器翻译在某些语言对上已经取得了巨大的成功。无监督神经机器翻译UNMT又在一定程度上解决了高质量平行语料库难以获取的问题。最近的研究表明,跨语言模型预训练能够显著提高UNMT的翻译性能,其使用大规模的单语语料库在跨语言场景中对深层次上下文信息进行建模,获得了显著的效果。进一步探究基于跨语言预训练的UNMT,提出了几种改进模型训练的方法,针对在预训练之后UNMT模型参数初始化质量不平衡的问题,提出二次预训练语言模型和利用预训练模型的自注意力机制层优化UNMT模型的上下文注意力机制层2种方法。同时,针对UNMT中反向翻译方法缺乏指导的问题,尝试将Teacher-Student框架融入到UNMT的任务中。实验结果表明,在不同语言对上与基准系统相比,本文的方法最高取得了0.8～2.08个百分点的双语互译评估(BLEU)值的提升。     

一种快速的网格任务调度算法的设计

网格任务的执行环境具有动态性、分布性等特征,为了能顺利完成任务并使其具有较好的执行效率,需要一种有效的策略来进行任务的调度.结合信息处理的特点,提出一种快速有效的网格任务调度算法.该算法采用历史信息预测任务的执行时间,根据任务的截止时间要求对子任务进行合理分组.最后,给出了该算法在网格模拟器上的测试结果,并与一些算法进行了比较.结果表明,本算法对大作业以及截止期限紧急的作业具有较好的调度效果.     

机器翻译自动评价综述

随着机器翻译的发展,对其质量进行评测的自动评价方法也越来越受重视。发展至今,各种评价方法与技术层出不穷,采用何种分类标准来组织和描述它们也是一个很大的挑战。根据核心技术的不同,该文重点介绍了三类主流的自动评价方法,包括: 基于语言学检测点的方法、字符串匹配的方法和基于机器学习的方法。论文分别阐述了这些类别中颇具代表性的方法的工作原理并分析了各自的优缺点。此外,受限参考译文下的评价技术虽然不是主流的方法,但是其对提高自动化程度和评价性能的作用不能忽视,所以该文将其作为特殊的类别做了阐述。然后,汇报了近年来衡量自动评价方法的国际评测结果。最后,总结了自动评价的发展趋势和有待进一步解决的相关问题。     

基于短语的统计机器翻译中短语表的过滤

大多数基于短语的统计机器翻译系统将任意连续的词串看作短语,并没有考虑短语的合理性。使用了C-value以及短语粘结度两种方法,有效地对短语表进行过滤,减小了搜索空间,同时还提高了翻译质量。实验表明,在翻译结果的BLEU评价提高0.02的情况下,短语表可以缩减为原来的78%。并且当短语表缩减为原来的47.5%时,BLEU评价仍提高了0.0158。     

一个Web抓取器的实现

本文介绍一个Web抓取器的实现。Web抓取器能够根据用户输入的URL和一定的约束条件自动地搜索Web上的超文本文档,建立URL索引,根据该索引有选择的下载Web资源,同时保持了原有的链接关系。本文实现了一种Web遍历过程,并根据遍历结果抓取文档,从而完成对指定URL抓取文本。     

一个基于学分制的成绩管理系统的设计与实现

本文将结合作者多年的开发实践,以一个具体学院教务管理中的成绩管理为例,介绍了一个通用学分制成绩管理系统的设计,并给出了相关的实现关键技术。基于学分制的成绩管理系统不仅具有常规管理系统所具有的功能如数据录入,查询,修改与打印功能,作者又根据实际需求采用了数据录入的新方法以及从安全性考虑的审核方法,并根据开放式选课模式设计了派生成绩、非排课成绩等新概念来灵活管理学生成绩,制定了学分制下相对公平的奖学金评定方案等。