一种新的维吾尔文字幕关键帧提取方法

为了快速有效地提取视频中含有维吾尔文字幕的关键帧提出一种新方法.该方法首先运用多尺度Harris角点检测,结合维吾尔文字笔画特点,完成字幕关键帧的初步提取;然后利用最小二乘法拟合直线,根据两条拟合直线的角度偏离情况对初步提取的结果作去冗余处理,得到最终字幕关键帧.实验结果表明:该方法快速简单,提取结果的准确率达到93%,具有很好的适应性.     

基于主题突变检测的颠覆性技术识别——以无人机技术领域为例

 颠覆性技术对实现中国科技创新跨越式发展具有重要战略意义。以无人机技术领域为例，获取Web of Science论文数据库和德温特（Derwent）专利数据库2005-2019年收录的2812篇论文与专利数据，基于LDA-LSTM文本分类算法得到技术主题，采用CiteSpace构建共现网络，从突变权重排序及突变时间段和突变共词聚类知识图谱2个角度进行主题突变检测，进而识别出无人机交互技术中的脑机接口技术及手势控制技术为该领域内的颠覆性技术，通过2020年无人机技术领域相关论文专利验证了识别框架的有效性。     

基于改进卷积神经网络的短文本分类模型

基于卷积神经网络, 提出一种基于改进卷积神经网络的短文本分类模型. 首先, 采用不同编码方式将短文本映射到不同空间下的分布式表示, 提取不同粒度的数字特征作为短文本分类模型的多通道输入, 并根据标准知识库提取概念特征作为先验知识, 提高短文本的语义表征能力； 其次, 在全连接层增加自编码学习策略, 在近似恒等的基础上进一步组合数字特征, 模拟数据内部的关联性； 最后, 利用相对熵原理为模型增加稀疏性限制, 降低模型复杂度的同时提高模型的泛化能力. 通过对开源数据集进行短文本分类实验, 验证了模型的有效性.     

基于视觉关注模型与多尺度MSER的自然场景文本检测

自然场景中文本检测易受光照、复杂背景、多语言文字、字体及尺寸等因素影响，该文提出了一种基于Itti视觉关注模型与多尺度最大稳定极值区域（maximally stable extremalregion,MSER）结合的自然场景文本检测算法.首先利用改进的Itti视觉关注模型提取文本特征图，并采用不同结合策略得到各尺度文本显著图；然后结合多尺度的MSER区域得到3种文本候选区域.根据文字与生成文本框的几何规则合并文本候选区域得到文本行；最后利用随机森林分类器除去非文本区域得到最终文本区域.实验结果表明，该方法对于自然场景图像中的文本检测具有较高的精确度和一定的鲁棒性.     

文本功能对翻译策略的主导——以旅游文本英译为例

纽马克的文本功能理论,将文本类型分成“表达型文本”、“信息型文本”和“呼唤型文本”三大类,并针对其交际功能提出“语义翻译”和“交际翻译”两种翻译方法.通过纽马克的文本功能理论对翻译的启示,探究其与翻译目的、翻译标准及翻译策略之间的紧密联系,并结合旅游文本英译例文,论证文本功能对翻译的导向作用.     

英汉语篇翻译对比研究

翻译是一个以译入语再现原语内容的过程。由于两种语言的文化差异,势必在表达上存在不同。拟运用英汉对比的方式,从语篇定义入手,通过语篇特征分析,研究英汉语语篇结构的差异,探讨合适的语篇翻译策略,提高语篇翻译质量。     

文本信息抽取技术研究

提出一种基于案例分析的文本数据抽取方法,通过将知识进行特征化表示,借助"用户特征—案例特征—案例知识"三者之间的映射关系和概念模块间的知识关联,完成复杂信息的知识抽取,同时引入增量式案例知识学习模型,有效地避免了因人工干预导致的知识拓展的不连续性,提高了抽取过程的识别效率.     

概念整合视角下语篇翻译障碍的实证研究

从学生语篇翻译的实际障碍入手,采取实证分析的方法,结合概念整合理论,探讨障碍产生的原因;并从首序整合、二序整合和三序整合这三个过程入手,分别提出解决语篇翻译障碍的办法,以提高学生的语篇翻译能力,进而揭示概念整合理论对语篇翻译教学的指导意义。     

词汇衔接构建语篇主题的文体功能分析——以TheDamnedHumanRace为例简

词汇是英语中重要的衔接手段,而衔接又是语篇连贯的标准之一,因此正确理解词汇衔接对语篇理解尤其是篇章主题的把握十分重要.以The Damned Human Race为例,从词汇衔接的角度分析了词汇衔接在构建语篇主题上的作用,这样有助于学生全面、深刻地理解语篇,取得事半功倍的教学效果.     

基于Hadoop的Web文本分类系统设计研究

针对传统Web文本分类方法无法解决大规模分类问题,在深入分析当前主流并行计算平台Hadoop的基础上,提出基于Hadoop的Web文本分类系统,该系统主要包括文本预处理、向量表示、文本分类、结果评价等模块.真实数据集上的比较实验表明所建系统的有效性.