隐马尔可夫模型及其在自动词类标注中的应用

介绍了马尔可夫对《欧根·奥涅金》的数学研究,说明了语言的使用是一个随机过程,通过天气事件的实例对马尔可夫链和隐马尔可夫模型进行了数学描述,最后应用隐马尔可夫模型来解决自然语言处理中的自动词类标注问题。     

《现代汉语词典》中的同音同形词

:《现代汉语词典》中共有同音同形词 2 70组 ,其中有 33组尚可商榷。通过分析 ,这 33组分别属于词义引申、词性转化、古今字 ,不应看作同音同形词     

古籍上网文件的自动建立

以７２０万字的《续资治通鉴长编》上网为例，研究如何利用现有的Ｉｎｔｅｒｎｅｔ技术解决已经数字化古籍的上网问题。探讨了古籍文献上网文件的制作方法，着重讨论了利用字符串匹配技术和超文本标注语言（ＨＴＭＬ）自动构造古籍上网文件的方法。     

《黄帝内经·素问》联合式合成词研究

《素问》中联合式合成词数量较大,在该书复音词中占有较大比例。词性以名词为最多,其次是形容词、副词,语气词最少。《素问》中联合式合成词构成情况也比较复杂。从语义、词性两个方面进行描写和分析,有助于更好地了解联合式合成词。     

AutoCAD尺寸标注的几个实用性问题

本文就初学者在设置标注样式时极容易出现问题的几个方面进行了比较详尽的阐述。同时,在绘图比例与出图比例的协调,尺寸公差的技巧性标注等方面作了经验性的介绍,具有较强的实用性。     

文学作品中的超常搭配及其语用效果

超常搭配是语言交际中的一种特殊形式,主要有四种类型：一、词性的超常搭配;二、语法的超常搭配;三、语义的超常搭配;四、色彩的超常搭配等四种形式.它们突破了正常的语法结构规则,在特定语境中产生积极的表达效果.     

论在Auto CAD中标注表面粗糙度的方法

文章分析了机械制图国家标准GB/T131-1993对表面粗糙度标注的要求,从表面粗糙度符号的绘制、标注位置、方向以及表面粗糙度数值的注写,提出了一种在Auto CAD中标注表面粗糙度方便可行的方法.     

基于双维注意力机制的事件要素识别方法

事件要素识别是事件抽取的基本任务,对后续任务的开展起着重要作用.随着深度学习技术的发展,神经网络逐渐成为事件要素识别的主流方法.近几年,注意力机制在自然语言处理领域得到广泛使用,但注意力机制依赖于嵌入层对上下文特征的提取,在事件要素识别等序列标注问题中效果不理想.针对这一问题,提出了一种基于注意力机制的双维注意力机制,从矩阵行和列两个维度计算注意力得分,因此可以较好地提取句子的上下文特征,并且使用了动态目标损失函数,通过动态给予不同标签不同的权重,一定程度上缓解了样本不平衡和数据稀疏带来的模型泛化不足问题.在CEC2.0中文突发事件语料库上对比实验表明,所提方法取得较好效果.     

产品MBD数据集三维标注的自动校验与实现

针对目前商用CAD软件中MBD功能三维标注缺乏正确性校验问题,基于OpenCASCADE几何造型内核研究了三维尺寸标注与标注有效性检查的问题.通过提取被标注对象的几何特征,结合信息标注规则,判断用户标注内容与标注对象间的匹配性,进而判断标注的正确性,增加了系统三维尺寸标注的智能性.设计了分层数据结构存储标注信息,并将标注信息与形体要素相关联,避免了三维标注中重复标注的现象,也为后续的产品虚拟装配、加工制造以及产品服役中产品语义信息的自动化提取提供可能.将标注信息以XML格式储存,便于信息的传输和访问,为进一步研究产品的数字孪生技术打下良好的基础.