一种基于小字典不对等语料的跨语言词嵌入方法

双语词嵌入通常采用从源语言空间到目标语言空间映射,通过源语言映射嵌入到目标语言空间的最小距离线性变换实现跨语言词嵌入。然而大型的平行语料难以获得,词嵌入的准确率难以提高。针对语料数量不对等、双语语料稀缺情况下的跨语言词嵌入问题,该文提出一种基于小字典不对等语料的跨语言词嵌入方法,首先对单语词向量进行归一化,对小字典词对正交最优线性变换求得梯度下降初始值,然后通过对大型源语言(英语)语料进行聚类,借助小字典找到与每一聚类簇相对应的源语言词,取聚类得到的每一簇词向量均值和源语言与目标语言对应的词向量均值,建立新的双语词向量对应关系,将新建立的双语词向量扩展到小字典中,使得小字典得以泛化和扩展。最后,利用泛化扩展后的字典对跨语言词嵌入映射模型进行梯度下降求得最优值。在英语—意大利语、德语和芬兰语上进行了实验验证,实验结果证明该文方法可以在跨语言词嵌入中减少梯度下降迭代次数,减少训练时间,同时在跨语言词嵌入上表现出较好的正确率。     

基于特征融合的中文简历解析方法研究

针对基于规则和统计的传统中文简历解析方法效率低、成本高、泛化能力差的缺点，提出一种基于特征融合的中文简历解析方法，即级联Word2Vec生成的词向量和用BLSTM（Bidirectional Long Short-Term Memory）建模字序列生成的词向量，然后再结合BLSTM和CRF（Conditional Random Fields）对中文简历进行解析（BLSTM-CRF）。为了提高中文简历解析的效率，级联包含字序列信息的词向量和用Word2Vec生成的词向量，融合成一个新的词向量表示；再由BLSTM强大的学习能力融合词的上下文信息，输出所有可能标签序列的分值给CRF层；再由CRF引入标签之间约束关系求解最优序列。利用梯度下降算法训练神经网络，使用预先训练的词向量和Dropout优化神经网络，最终完成对中文简历的解析工作。实验结果表明，所提的特征融合方法优于传统的简历解析方法。     

基于DTW改进算法的孤立词识别系统的仿真与分析

传统的DTW算法在进行孤立词语音识别时着重于时间规整和语音测度的计算，而没有对数据的可靠性和有效性进行分析。本文提出了一种改进的端点检测算法，并采用一种改进的DTW算法，在计算机上进行了仿真。实验结果表明采用改进后的DTW算法有效的降低了识别时间和存储数据量，提高了系统性能。     

关于计算机学科开展“双语教学”的思考

世界各国在开展双语教学试验时,都首选数学、物理、化学、生物、计算机等理科学科实施双语教育。理由有三:第一,人文学科和社会学科涉及较多的本土文化、本族文化、甚至宗教文化,有很多的课堂用语和学科词汇没有准确的相对应的外语表达方式,用外语讲授相当困难,极易产生“学科损伤”。第二,理科学科具有较强的国际共通性,其表述、词义、专业术语的理解和诠释比较一致,并且有相当多的中文表达方式是直接从外文“音译”或“意译”过来的。第三,实施双语教学,提高了理科学生的外语应用能力,便于学生更有效地进行专业学习,使用外语查询科技资料,…     

创新掌上学NOMAD—DXT200

现在,学习英语是一件很热门的事情,各类英语学习方法,窍门层出不穷,但感觉要掌握好一门语言,最重要的仍然是勤学多练。市场上各种语音复读机多种多样,但体积都较大,携带不是很方便。我们现在要向各位读者介绍的这款创新掌上学NOMAD—DXT200产品,体积小、便于携带,集多种功能于一身。语音复     

试论英汉互译的理解和表达

面对我国改革开放的需求以及国际事务的各种挑战，如何加快外语习得方面的研究步伐,培养出更多高水平的外语人才,是值得每位外语教育工作者密切关注和研究的课题。而翻译，无论是作为文化现象、思想运动，还是作为一项职业、一种知识技能，总与所处的时代背景密不可分；翻译的观念、方法、样式、标准、风格，无不与时俱进。     

放宽端点限制的DTW法用于孤立词识别

本系统是一个在多媒体ＰＣ上实现的孤立词识别系统，它提取语音的线性预测系数作为特征参数，并采用Ｉｔａｋｕｒａ失真测度计算帧间距离，在识别上则使用了动态时轴弯曲（ＤＴＷ）进行时间匹配，本系统对一般ＤＴＷ法作了改进，即通过放宽端点限制以更好的语音匹配，克服了一般ＤＴＷ法要求语音首尾严格对齐而造成的弊病，降低了语音端点检测的精度要求。