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知识图谱是当今大数据时代至关重要的信息数据库,未来将在零售、供应链、金融等领域持续发挥信息的检索和推理作用。知识图谱虽然......
统计机器翻译系统由规模较大、领域混杂的平行语料训练获得,当训练数据和测试数据领域分布不一致时,其翻译质量往往较低。针对这一......
知识图谱如今已被广泛应用于个性化推荐系统、智能问答系统等领域,由于知识图谱的完整性极大地影响了我们后续对知识图谱的使用,而......
随着我国高铁动车组的数目越来越多,运营里程越来越长,高铁已成为人们出行的主要工具之一。高铁的运行安全一直受到有关部门的高度......
蛋白质的结构与功能的研究是现代生物信息学领域中的热点问题,对蛋白质二级结构的预测是其中的重要任务之一。近年来,深度学习的方......
[目的/意义]科技文献知识图谱对文献语义检索、学术精准推荐、学科智能问答等创新型知识服务具有重要的支撑作用.然而图谱中大量实......
真实感人脸图像生成是计算机图形学的一个重要研究课题，在电影电视特效和电子游戏制作当中有广泛的应用。传统的人脸图像生成方法依......
机器翻译是应用电子计算机实现从一种自然语言到另外一种自然语言的翻译。它属于计算语言学的范畴。经过几十年的发展，机器翻译在理......
主流的统计机器翻译(Statistical Machine Translation:SMT)方法本质上是词汇化的,将词当成独立实体进行翻译,这种词汇化的方法缺......
基于实例的机器翻译方法具有系统实现周期短,容易对新的知识进行扩充,在限定领域下可以生成高质量的译文的优点。但是,由于在EBMT......
基于句法的统计机器翻译模型近年来成为了统计机器翻译研究的热点,相对于经典的短语模型,句法模型能够将更多的语言学知识融入翻译......
本论文旨在研究统计机器翻译中的调序问题。特别地,我们选择了对基于层次短语的统计机器翻译模型的规则选取问题进行研究,这是因为......
随着电子商务的普及与发展,大部分网络消费者在购买商品前都会浏览商品的用户评论信息,这些评论信息不仅对消费者做购买决策有帮助......
随着信息技术的发展,层出不穷的新词、术语不断涌现,基于词典的翻译已越来越不能满足跨语言信息检索性能的要求,未登录词(Out Of V......
在汉蒙统计机器翻译方法中最流行的是基于短语的汉蒙统计机器翻译方法，而该方法有它自己的缺点，即长距离调序能力较弱，另外，短语长度扩......
在深度学习领域中,相比于图像的生成和风格迁移,文本的风格迁移和语义控制还存在很多挑战。文本风格迁移即针对文本表达的情感倾向......
Web2.0的一个显著特征是互联网内容的提供者由之前的管理者变成了全体互联网用户。每天有不计其数的用户生成内容(User Generated ......
随着互联网应用的规模化、普及化,以及计算机技术的不断发展,互联网产生的数据正高速增长,可获得的语料库规模也日益增长。研究表......
[目的]为促进科研人员间的交流合作,实现科研效率最大化,提出一种改进的翻译模型TransTopic,用于干细胞领域的科研合作预测研究.[......
基于树到串对齐模板的统计机器翻译模型是一种新颖的翻译模型,本文提出了基于树到串对齐模板翻译模型的n-best解码算法。实验结果......
机器翻译是计算语言学的一个领域,是指使用机器(计算机)将文本或言语从一种语言转化为具有完全相同含义内容的另一种语言的过程.21......
针对现有的网络机器翻译模型存在翻译准确率和实时性较差等问题,本文在Web2.0的交互式理念基础之上,提出了一种新的网络翻译模型.......
提出一种改进的短语抽取算法,该算法首先考虑词对齐矩阵中一个汉语词对齐到多个维语词的情况(包括不连续),然后采用Och方法进行判......
期刊
意义是口译的目的,释意是口译的实质。通过释意理论的翻译三角模型,“理解——脱离原语外壳—表达”以及运用释意派口译理论对外事......
