基于特征比较和最大熵模型的统计机器翻译错误检测

首先介绍3种典型的用于翻译错误检测和分类的单词后验概率特征, 即基于固定位置的词后验概率、基于滑动窗的词后验概率和基于词对齐的词后验概率, 分析其对错误检测性能的影响; 然后, 将其分别与语言学特征如词性、词及由LG句法分析器抽取的句法特征等进行组合, 利用最大熵分类器预测翻译错误, 并在汉英NIST数据集上进行实验验证和比较。实验结果表明, 不同的单词后验概率对分类错误率的影响是显著的, 并且在词后验概率基础上加入语言学特征的组合特征可以显著降低分类错误率, 提高译文错误预测性能。     

基于SIFT的视觉单词在人脸识别中的研究

近年来,基于视频的人脸识别吸引了很多人的关注,同时,视觉词袋(BoWs)模型已成功地应用在图像检索和对象识别中。提出了一种基于视频的人脸识别的方法,它利用了视觉单词,在经典的视觉单词中,第一次在兴趣点提取尺度不变特征变换(SIFT)的图像描述;这些兴趣点由高斯差分(DoG)检测,然后基于k均值的视觉词汇生成,使用视觉单词的索引以取代这些描述符。然而,在人脸图像中,由于面部姿势失真,面部表情和光照条件变化,SIFT描述符不是很好。因此,使用仿射SIFT(ASIFT)描述符作为人脸图像表示法。在Yale及ORL人脸数据库上的实验结果表明,在人脸识别中,基于仿射SIFT描述符的视觉单词方法可以获得较低的错误率。     

一种基于特征置换的朴素贝叶斯分类器

朴素贝叶斯分类方法是一种广泛使用的分类算法,在独立性假设不完全满足的情况下计算效率和分类效果均较为理想.通过分析全局特征向量中各特征与类别属性之间的联系,提出将组合特征置换多源特征,用组合特征的共现率对多源特征进行概率调整的新方法,在不同数据集的实验中,调整后的朴素贝叶斯分类器(FRNB)的分类精度均好于传统朴素贝叶斯分类器.测试结果表明,改进后的算法是有效可行的.     

基于依存分析与特征组合的微博情感分析

针对微博短文本存在口语化、简洁化等社交网络特征,充分利用句法依存关系以及条件随机场(conditional random fields,CRFs),抽取候选评价对象,并在基于机器学习的微博情感分类方法的基础上结合情感分析词典,引入情感值、微博标签、主题等特征,优化分类性能。在COAE(Chinese opinion analysis evaluation)微博评测数据集上,以准确率、召回率、F1值为评价指标对所提方法进行验证,证实了基于句法依存分析与CRFs相结合的评价对象抽取方法的有效性,分析了各类特征对情感分类性能的影响,最终在COAE微博观点句识别任务中准确率达91.4%。     

基于贝斯准则和待定词集模糊矩阵的满文识别后处理

将满文单词识别系统的识别信息和满文的词组信息有机地结合起来,建立满文词组和待定词集统计信息库,利用贝叶斯准则,综合满文待定词的后验概率和词组的先验概率信息,建立合理有效便于实现的数据结构,对满文单词识别系统输出存在的拒识词和错识词进行检测和纠正,从而有效地提高满文识别系统的识别率·实验表明:后处理性能除取决于语言模型外,还取决于后概率的精确估计·另外,在单词识别系统识别率高的情况下,后处理的纠错能力会增强·     

支持向量机方法中加权后验概率建模方法

为解决传统支持向量机方法不提供概率输出的问题,在支持向量机多类分类问题输出概率建模中,提出了加权后验概率建模方法。该方法在对多个两类支持向量机分类器的输出概率进行组合时,充分考虑了各个两类支持向量机分类器的差异。依据Bayesian理论,采用后验概率作为各个两类支持向量机分类器的权系数。实验结果表明,与投票法及Pairwise Coupling方法相比,加权后验概率方法具有较低的分类错误率,不仅具有较好的分类性能,而且得到的后验概率具有较好的概率分布形态。该方法有效地解决了实际多类分类问题中支持向量机的概率建模问题。     

面向中文专利SAO结构抽取的文本特征比较研究

针对中文专利文本中SAO结构实体关系抽取问题, 使用支持向量机的机器学习方法进行关系抽取实验, 分别对基本词法信息、实体间距离信息、最短路径闭包树句法信息以及词向量信息等特征的有效性进行验证分析。实验结果表明, 基本的词法信息能够明显提高关系抽取性能, 而句法信息没有显著提高关系抽取效果。此外, 也验证了词向量在SAO结构关系抽取中的可行性。     

基于2-gram语言模型的哈萨克文语料库校对研究

研究了带有位置信息的2-garm音节模型,根据音节切分后前后音节的位置信息和同现概率来判断非词错误,再根据最短编辑距离和、viterbi算法来提供候选词.根据2元单词模型,对输入文本以句子为单位,从判断前后2元单词的同现概率来判断真词错误,并提供候选词.     

中文微博句子倾向性分类中特征抽取研究

针对中文微博句子倾向性分类问题,在充分降低由于情感词典的扩充工作带来系统开销的基础上,抽取了中文微博句子中标点符号、情感词权重、词汇级和句法级等新型平面和结构化特征,探索了有效的特征选择方法.在基准COAE和NLP&CC中文微博语料上进行双向交叉和独立实验,并研究了有效的不平衡性语料的处理方法.实验结果表明:采用该文提出的特征后,中文微博句子倾向性分类的性能得到显著提升.     

基于词间关联度度量的维吾尔文本自动切分方法

提出一种基于词间关联度度量的维吾尔文本自动切分方法。该方法从大规模生语料库中自动获取维吾尔文单词Bi-gram及上下文语境信息, 在充分考虑维吾尔文单词间结合规则的前提下, 将相邻单词间的互信息、t-测试差及双词邻接对熵的线性融合作为组合统计量(dmd), 度量文本中相邻单词之间的关联程度。以dmd度量的弱关联的词间位置作为切分点进行自动切分, 得到语义及结构完整的词串, 而不仅仅是以空格隔开的单词。在大规模文本语料上进行的测试表明, 该方法的切分准确率达到88.21%。     

直译或意译

主要从一些习语、成语及专有名词的英译汉中探讨其译法究竟是采取直译还是意译较好。     

析关联理论中的直接翻译思想

在关联翻译理论的讨论中,一个核心问题就是关于其对翻译信度的解释力,特别是关于其在文学作品翻译上是否造成信度的降低。而本文则试图以Gutt对直接翻译思想的阐述为切人点,通过文学翻译的实例,来深入解释关联翻译理论所追寻的信度与效度最大程度的统一,从一个侧面来反映出这一理论的涵盖力。     

翻译单位与翻译实践

对翻译单位的定义、划分及其发展作了一个回顾,然后着重用罗选民的以小句为翻译单位的理论来对一些文本进行分析,通过分析发现,翻译单位的理论对翻译实践有着重要的指导作用,但是同时也看到,小句的对应并不是译文质量好坏的唯一判断标准.因此,译者在翻译实践中不能一味地追求小句的对应,而应采取具体情况具体分析的原则.     

谈直译与意译

所谓直译(literal translation)和意译(free translation)这两个名词,如果没有一定的体系加以制约,就会变得完全没有意义;其实直译反对的并不是意译,意译反对的也不是直译;直译和意译是翻译过程中处理不同情况的主要方法,都是比较好的翻译方法。     

从功能翻译理论看广告词的翻译

功能翻译理论的两大原则一形式等同、功能等值一对于广告词的翻译有着引领作用。文章从这两方面出发,剖析了一些广告词的翻译成功经验,着重提出了跨文化交际因素在翻译中起到的重要作用。     

翻译赏析在翻译教学中的作用

翻译教学是把翻译作为一门专业来教,使学生树立正确的翻译观,培养良好的翻译工作习惯,学会初步的翻译技巧,了解一定的翻译理论,具备基本的翻译能力。翻译赏析在翻译教学中具有不可替代的作用,其不仅有助于学生掌握基本的翻译方法和翻译原则,而且有助于培养学生的审美意识和审美能力,还可以帮助学生更好地掌握基本的翻译理论。     

功能翻译理论和文学翻译

功能翻译理论是否适用于文学翻译这个问题在批评界引起很大争议.在庞德对中国古典诗歌的英译、杨宪益夫妇对《红楼梦》的英译以及林语堂对《浮生六记》的英译中,三位译者迥然不同的翻译策略后面隐藏的是他们不同的翻译目的.目的决定方法,这正是功能翻译理论的核心.因此功能翻译理论是适用于文学翻译的,可以而且也应该作为我们评价文学翻译好坏的一个标准.     

解构主义翻译理论及韦努蒂的翻译策略

解构主义主张多元性看问题,打破结构的封闭性;解构主义翻译理论强调求异,质疑传统的忠实翻译理论。在其思想影响下,美国学者韦努蒂对文本背后权力关系进行了批判分析,在认识翻译中不平等关系的基础上提出了自己异化翻译策略,对翻译理论具有一定的启发意义。     

功能翻译理论和文学翻译

功能翻译理论是否适用于文学翻译这个问题在批评界引起很大争议。在庞德对中国古典诗歌的英译、杨宪益夫妇对《红楼梦》的英译以及林语堂对《浮生六记》的英译中,三位译者迥然不同的翻译策略后面隐藏的是他们不同的翻译目的。目的决定方法,这正是功能翻译理论的核心。因此功能翻译理论是适用于文学翻译的,可以而且也应该作为我们评价文学翻译好坏的一个标准。     

翻译美学视角下的散文翻译——以《故都的秋》为例

郁达夫的《故都的秋》是中国现代散文中的佳作之一,情景高度融合,意境悲凉,韵味隽永,是一曲沉郁、幽远的秋的悲歌。如何再现原文的审美意旨是翻译该文的一个关键点,从翻译审美客体的形式系统和非形式系统两方面分析了著名翻译家张培基的译文的美学效果的再现。