基于多策略过滤的汉日多词短语抽取和对齐

在跨语言文本分析任务中,多词短语比单个词汇歧义小,语义表达更加准确,有助于提高文本理解的准确性。现有方法主要关注单个词的跨语言对齐。将多词短语抽取和跨语言对齐相融合,提出了一种基于多策略过滤的汉日多词短语抽取和对齐的方法。首先从一个语种出发,通过重复串、左右邻接熵、内部关联度、多词嵌套、停用词等方法提取并过滤得到具备完整语义的多词短语,然后利用平行语料库计算汉日多词短语的相似度,实现跨语言对齐。在整个过程中可结合日语语言规则与特点,根据语料规模、相关领域对过滤阈值进行动态调整,提高了多词短语的领域适用性。实验结果表明,该方法可有效抽取汉日多词短语并进行准确对齐,以多词短语为对齐单元,语义表达更完整,实用价值更大。     

大型术语部件库建设的实践与思考

在大规模术语部件库的建设中,获得了10万条术语部件,对建设中使用的技术予以介绍。进行了术语部件库的统计分析,总结了术语部件库的建设经验与问题,提出了进一步解决的方法。     

汉语关键词自动转换主题词的方法

根据汉语语言的特点,对以中文文本数据库为数据源的汉语关键词自动转换主题词的方法进行了探讨.其方法是通过现有工具和计算机编程语言实现中文文献的分词、筛选统计,然后与主题词表进行匹配,并将最终转换的主题词进行存储.     

基于WEB方式的自动答疑系统的设计

基于WEB方式的网络教学是远程教育中的主要发展模式。它提供了一系裂辅助网络课程教学的功能,在线答疑既是其中重要的一个部分。在线答疑系统的建设,解决了网络教学这种非面对面教学形式中学生与教师之间交流的难题。基于WEB方式的在线答疑系统的功能及实现方法进行了讨论,并给出了实际的解决方法。     

基于句向量的文本相似度计算方法

为进一步提高文本相似度计算的准确性,提出基于句向量的文本相似函数(part of speech and order smooth inverse frequency, PO-SIF),从词性和词序方面优化了平滑反频率(smooth inverse frequency, SIF)计算方法,SIF算法的核心是通过加权和去除噪声得到句向量来计算句子相似度。在具体计算时,一方面通过增加词性消减因子调节SIF句向量计算权重参数,获得带有词性信息的句向量,另一方面通过将词序相似度与SIF句向量相似度算法进行线性加权优化句子相似度得分。实验结果表明,增加词性和词序的方法可以提升算法准确率。     

C++消息参数wParam与lParam的研究

讨论了消息结构体中两个重要参数字参数wParam和长参数IParam,并论述了在三个重要消息菜单消息、鼠标消息和键盘消息中这两个参数所代表的意义。     

“例如”是词还是词组

近年来学术界对“例如”该归入动词、介词还是连词的争论可谓多矣,但是不论将其归入哪个词类,都有于理不合之处。其根本原因在于“例如”尚未取得词的资格。从结构上来看,“例如”可以扩展成“例又如”;从意义上来看,“例如”是“例”和“如”语索义的简单相加而非融合。这都符合当前学术界对于词组的判定。     

嵌入式语音识别中一种高效的图搜索算法

为了满足超大词表语法的识别任务在嵌入式语音识别系统上的应用,提出了一种高效的双层图搜索算法.该算法通过分离声学层和词法层来构建2层图搜索空间,其中声学层记录声学模型相关信息,词法层记录词表语法信息.利用这样简洁的搜索空间可以使语音识别的解码过程更加紧凑有效.在对比实验中,传统的基于前缀合并的状态树搜索算法的大词表嵌入式单词拼读系统作为基线系统.实验结果表明,与基线系统相比,所提出的双层图搜索算法在系统解码速度相对提高10%的情况下,系统的动态内存占用仅为基线的8%.通过使用所提出的双层图搜索算法,大大提高了大词表嵌入式单词拼读系统的效率,使其更适用于大多数嵌入式平台.     

结合优化文档频和变精度粗糙集的特征选择方法

在文本分类中,特征空间的维数通常高达几万,甚至远远超出训练样本的个数,这是一种十分普遍的现象.为了提高文本挖掘算法的运行速度,降低占用的内存空间,过滤掉不相关或相关程度低的特征,必须使用特征选择算法.首先给出了一个基于最小词频的文档频方法,然后把变精度粗糙集引入进来并提出了一个基于信息熵的属性约简算法,最后把该属性约简算法同基于最小词频的文档频方法结合起来,提出了一个综合的特征选择算法.该综合算法首先利用基于最小词频的文档频方法进行特征选择,然后利用所提属性约简算法消除冗余,从而获得较具代表性的特征子集.实验结果表明,该算法比最好的3种经典特征选择方法"互信息"和"统计量"以及文档频都要好.     

自由Clifford幺半群和含恒等元的自由半格的图表示

证明了非空集合$X$上自由Clifford幺半群$C_{X}$与双根字树集合$B_{X}$的某个子集并上一个恒等元所得的半群$\overline{B_{X}}$同构, 并且考察了$B_{X}$与$\overline{B_{X}}$的关系. 另外, 还证明了含恒等元的自由半格$Y_{X}$与有根字树集合$T_{X}$的某个子集并上一个恒等元所得的半群$\overline{T_{X}}$同构.