利用Markov网络抽取复述增强机器译文自动评价方法

在机器译文自动评价中,匹配具有相同语义、不同表达方式的词或短语是其中一个很大的挑战。许多研究工作提出从双语平行语料或可比语料中抽取复述来增强机器译文和人工译文的匹配。然而双语平行语料或可比语料不仅构建成本高,而且对少数语言对难以大量获取。我们提出通过构建词的Markov网络,从目标语言的单语文本中抽取复述的方法,并利用该复述提高机器译文自动评价方法与人工评价方法的相关性。在WMT14 Metrics task上的实验结果表明,我们从单语文本中提取复述方法的性能与从双语平行语料中提取复述方法的性能具有很强的可比性。因此,该文提出的方法可在保证复述质量的同时,降低复述抽取的成本。
     

微服务架构的电力云平台设计与实现

不断增加的电力系统规模及业务功能为电力云建设提出了更高的要求,在对现有电力云平台架构特征及不足进行分析的基础上,完成了一种基于微服务架构的电力云平台服务系统设计方案的构建,完成了电力云平台的总体架构及微服务化方案的设计。介绍了服务注册与发现机制、通信机制、服务网关等组件的建设路径,使服务系统存在的标准不统一、结构复杂等问题得以有效解决,进一步提升了系统的耦合性、伸缩性及可扩展性。