多语言机译系统中高质量语义单元库形成方法

讨论构建多自然语言互译机译系统所需的高质量、可扩充、完备的、无可弃、无重复、无非正常歧义的多语统一语义单元知识库.在构建过程中采用类型特征分类方法有效降低计算复杂性,使去重复的计算量降低一半,去可弃的计算量降到O(βN)(N是语义单元库规模,β是有界数,β相似文献   

基于智能单元的特征语义自动检测

针对基于历史的特征建模中特征语义维护不力的情况，提出了基于智能单元的特征语义检测方法，复这种方法来辅助零件的设计，能够自动在零件设计过程中检测整个设计历史中特征的形状与功能语义的一致性。     

基于语义单元表示树剪枝的关键字过滤方法

传统的关键字过滤技术满足了人们一定的需要,但是其灵活性差,效果有限,难以识别和过滤变形过的关键字. 本文将语义单元应用在网络监测中,提出了一种新的关键字过滤方法. 这种方法可以有效地识别和过滤网络中经过变形的关键字,其时间复杂度为O(L)而非O(LN),其中L是文本的长度,N是关键字集的规模,即无论关键字集有多么大的规模,算法消耗的时间是固定不变的,这对网络监测和信息过滤有着较强的实用性.     

基于智能单元的特征语义自动检测

针对基于历史的特征建模中特征语义维护不力的情况，提出了基于智能单元的特征语义检测方法．利用这种方法来辅助零件的设计，能够自动在零件设计过程中检测整个设计历史中特征的形状与功能语义的一致性．     

语义Web中本体构建的方法

通过分析语义Web的层次结构,指出本体在其中的核心作用.提出了基于统一建模语言类图可视化地表达本体并基于Web本体语言构建本体的方法,给出转换过程中的一些启发式规则;从一致性和结构合理性等方面给出了本体的评价准则;采用该方法有效地构建了选课本体,为语义Web中基于本体的知识表示和规则推理提供了切实可行的方法.     

Horn集上的语义正单元归结

Ｌ． Ｈｅｎｓｃｈｅｎ证明了语义归结对 Ｈｏｒｎ集是完备的［１］。但是语义归结不是正单元归结。本文的主要结果是不可满足的Ｈｏｒｎ子句集合Ｓ有这样一个反驳，对于这个反驳的每一个归结来说，或者一个祖先子句是正单元，而且该正单元在 Ｉ上是假的；或者一个祖先子句是正单元，而且从另一个祖先子句和这个归结式中删去他们的正义字后剩下的子句在 Ｉ上都是假的．其中 Ｉ是 Ｓ的任何一个解释。     

《机器翻译用现代藏语语义词典》的设计研究

文章就现代藏语语义词典设计的理论框架、语义分类思想、语义分类体系和属性描述原则.构造了一个初步适应英藏机器翻译的藏语语义分类体系,指出了语义分类和语义属性描述在语义分析中的重要性,阐明了语义分类与语义属性描述两者之间的约束关系,探讨相关的语义分析研究课题.     

一种基于词语搭配的语义消歧方法

提出一种利用规则与统计相结合的方法用于英汉机译系统中以消解语义级歧义 ,建立了一种根据单词之间的词语搭配关系以消除歧义的模型。该模型利用英汉双语语料选择合理的词组语义 ,对有歧义的单词作出标注。在此基础上给出了语义消歧的学习算法 ,并建立了一套有效的提高召回率的消歧算法。算法在英汉机译系统中的实际应用使正确率提高了约 10 % ,效果显著。     

一种反映词语相关度语义库的构建方法

为了反映词语间的语义相关程度.提出了一种基于向量空间模型的构建语义库的新方法.在构建语义库时,对大量语料文本进行迭代式学习,在学习过程中引入淘汰算法,并综合考虑了诸如共同出现次数、平均出现距离、信息熵以及单字语义信息等多种对词语间语义关系产生影响的因素.实验证明,用该方法得到的相关语义库能够较好地反映现实世界中词语之间的相关程度.     

中英平行短语依存树库构建

提出了面向翻译研究的融合短语结构树和依存分析的短语依存树库(phrase dependency treebank,PDT)的构建思想,阐述了中英平行PDT的构建方法.PDT采用"扁平结构优先"的短语结构树和"基于语义"的依存句法功能标注原则,有别于传统依存分析的完全二分法.大连理工大学中英平行PDT(DUT-CEPDT)的生语料取自文本质量较高的政府工作报告和白皮书及其官方译文.首先,对文本进行分词和词性标注之后,利用专为语言学家开发的辅助工具LingTreeConstructor构建中文和英文的单语PDT;之后,在两个单语PDT之间从篇章到词的节点进行对齐,这种多层次的立体对齐比只有词、短语或句子的单层对齐能提供更丰富的翻译知识;最后,依据FrameNet进行双语平行的框架语义角色标注.DUTCEPDT将为译员培训和机器翻译研究提供所需的标准语料.     

语义网与高校信息化建设

介绍了语义网的基本概念和层次模型 ,阐述了语义网与高校信息化之间的关系及其作用 .在分析高校信息化目前存在的一些问题的基础上 ,提出了语义网在高校信息化建设中的应用框架和参考模型     

语义规则与表情加权融合的微博情感分析方法

当前中文微博情感分析的主流做法是将情感极性分类结果的好坏作为评判的标准。从提高微博情感判别准确度的目的出发,尽量多考虑影响微博情感的元素。在统计微博中情感词的基础上,加入了微博表情这一重要元素,采用与文本情感值加权的方式参与微博情感计算,使得对含有表情的微博情感判定结果有了一定程度的提高;在语义规则部分,基本涵盖了汉语中最常用的几种句型规则和句间关系规则,使得对复杂语句的情感分析更加准确。同时,还对每条微博的情感给出了具体的数值,并在正确率、召回率、F 值的基础上,提出合格率这一指标,对微博情感判别方法得到的数值准确性进行评价。通过搭建 Hadoop 平台对测试集的1万条数据进行测试,验证了融合算法的有效性。     

群的元素的阶与群的构造

讨论群的元素的阶 ,给出一些有意义的结果 ;利用元素的阶研究某些群的构造 ,并给出群的同态与同构的一些有意义的结果     

语义交际翻译视角下的《圣经·雅歌》汉译本比较

以《官话和合本》和《现代中文译本》中的《雅歌》为研究对象,在简述其文体特点及修辞手法的基础上,选取典型章节,在词汇、比喻及句式结构方面进行对比分析,考察语义交际理论在《圣经》汉译研究中的应用。     

浅谈机器翻译中的译者主体性

本文分析了机器翻译的分类及其特点,探讨了机器翻译中译者主体性的客观存在,指出译者的主观能动性在机器翻译中同样起着关键性的作用,机器翻译离不开译者主观能动性的发挥,为了达到迅捷、高质量的译文,我们应该将机器翻译与译者翻译二者紧密结合起来。更好地为翻译实践服务。     

《西游记》文化内容的翻译

本文以英国翻译理论家彼得·纽马克提出的"语义翻译"和"交际翻译"理论为基础,对<西游记>的两个英译本作对比研究,针对两译本在翻译方法上的差异和效果来探讨"语义翻译"和"交际翻译"对<西游记>文化内容翻译研究的指导意义.     

基于支持向量机的视频语义场景分割算法研究

针对视频分割中存在的低层特征与高层语义之间“语义鸿沟”问题,在对视频进行镜头边界检测的基础上,引入视频语义概念矢量的定义,实现了一种基于支持向量机的视频语义场景构造方法。根据镜头关键帧画面语义的不同,提取镜头关键帧的颜色特征,并将其归一化;然后利用支持向量机对归一化后的特征量进行语义分类预测,从而生成语义矢量;将生成的语义矢量应用于已有的重叠镜头链方法,对镜头关键帧进行聚类,按语义差别构造出不同场景。实验结果证明了该方法的有效性。     

基于规则方法的汉语到语义网络语言的转换研究

语义网络语言是一种具有较强表示能力的知识表示方式．语义网络语言的使用有助于运用语言结构进行推理,回答查询．从依存关系树库中提取出依存三元组到语义网络语言的转换规则,并使用XML标记语言实现了对大规则集的管理,包括规则的添加、删除、修改．从而实现了汉语到语义网络语言的转换,为构建以语义网络语言为知识表示形式的知识库提供了支持．     

英汉翻译中句子重心变化原则及其应用

讨论句子重心及其与翻译的关系及英译汉过程中句子重心变化与否的各种状况，并进—步阐明了该过程中句子重心变化与否的根本原因、基本原则及其在翻译实践中的应用。