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。     

极化SAR图像解译中的不相似性度量

不相似性度量常用来描述极化合成孔径雷达(SAR)样本数据之间的差异性,已被广泛应用于滤波、目标检测、分割分类和变化检测等多种极化SAR图像解译技术中。基于极化SAR数据的矩阵表达形式,从特征、统计分布、假设检验、信息论散度和信息几何等多角度出发,总结回顾了极化SAR图像解译问题中常见的不相似性度量,简要分析了其优势、存在的问题以及适用范围,并对极化SAR不相似性度量的研究趋势进行了展望。     

面向消费类电子产品的自动化生产线成组技术

针对现代消费类电子产品快速更新换代的现状, 介绍了该类产品的自动化生产线成组技术,阐述了通过度量消费类电子产品相似性和派生性特征,对产线进行成组编码的原理,研究产线工位单元的建模方法,描述了建模内容,并通过有无装载板的产线结构,论述了产线成组编码集成的途径和方法.     

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。     

理论、实践经验和实践能力

掌握了理论知识并不等于有了实战经验,更不等于有实战能力。从理论到有实战能力的飞跃,只有亲临生产线,在不断解决问题过程中实现。     

以一种新的距离度量作为反馈的相关跟踪方法

基于相关的模板匹配方法在图像跟踪中得到了广泛的应用,但是这种方法的主要缺点是对图像噪声非常敏感,而且由这种方法得出的相关曲面比较平坦。为了有效抑制噪声和局部遮挡对图像的影响,提出用鲁棒统计中的一个值代替相关值作为距离度量。它不是计算两幅图像的对应像素差值,而是计算两幅图像中差别不大的对应像素对的个数。实验证明这样得到的曲面相对　　收稿日期:2003 08 31;　修订日期:2003 10 28作者简介:张桂林(1944 ),男,天津人,教授,博士生导师,主要研究方向为自动识别、人体生物统计特征识别、图像处理算法与系统性能评估等。　　　　　　　要尖锐得多。当上述的距离度量应用于跟踪过程中时,模板的合理更新对跟踪非常重要。基于上述的距离度量方法,提出了一种新的模板更新策略。利用两幅图像中近似像素在整修匹配模板像素中所占的比例大小决定加权系数。这种加权策略可以自适应地根据图像序列的变化选择更新相关模板,同时在一定程度上减小模板漂移的危险。