基于中英文可比较语料的中文零指代消解

针对中文篇章中的零指代问题,提出一种基于中英文可比较语料进行中文零指代识别和消解的方法,并提出英文对等句的概念。利用对等句,重新定义句子间隔,并引入双语词对齐特征。在基准平台基础上,从零指代项识别和零指代项消解两个方面进行研究。在Onto Notes5.0语料上的实验结果表明,与目前性能最好的系统相比,新提出的基于中英对等语料的中文零指代方法取得更好的性能。     

基于学分制管理的教务系统的设计和实现

给出了基于学分制管理的教务管理系统的基本组成、功能和工作流程,结合实际采用面向对象技术实现了一个基于B/S和C/S混合多层体系结构的学分制教务管理系统,并讨论了系统实施中的安全问题.     

相似度增强的译文质量评估方法

机器翻译的质量评估作为不依赖参考译文而预测翻译质量的任务，在机器翻译领域中起到了重要的作用.相较于机器翻译，质量评估的数据资源非常稀缺，将跨语言预训练模型应用到该任务中，不但能受益于从大规模语料中学习到的跨语言知识，解决数据量不足的问题，而且极大地节约了计算资源.但与建立跨语言预训练模型采用的正常数据不同，译文质量评估面对的是正常的源端文本和错误程度不同的目标端文本，即它需要应对更大的两端语义差异.因此，本文为基于跨语言预训练模型的译文质量评估系统引入了特殊的语义关联处理层，通过相似度增强的拼接机制来增强原文与译文的语义关联性，从而提高质量评估的准确性.该方法在WMT19质量评估任务数据集上的实验结果验证了上述方法的有效性.     

基于学分制的选课系统的设计和实现

给出了一个基于学分制的开放式选课系统的设计和实现.和传统的单独开课的公共选修课不同,开放式选课系统允许学生选择符合条件的全校开设的所有课程.这个模式使得学生可以选择的课程的范围扩大,有利于学生知识结构趋于多样化,也有利于学科之间的渗透及边缘学科的发展.实践证明,这是一种与学分制模式相一致的选课模式.     

篇章约束的译文质量评估模型

提出一种新的篇章约束辅助的译文质量评估模型,不依赖参考译文,为源文篇章中的每条句子的译文进行打分。首先从句子级别的语义表示和词级别的指代特征的角度建模源文和译文上下文之间的差异,然后设计额外的损失函数,使得模型在预测分数的同时,尽可能地约束两者之间的差异。实验结果表明,所提方法能有效提高译文质量评估的性能,在Pearson相关系数上较基线系统最高可提升6.68个百分点。     

多语言的无监督神经机器翻译

依赖于大规模的平行语料库,神经机器翻译在某些语言对上已经取得了巨大的成功.然而高质量平行语料的获取却是机器翻译研究的主要难点之一.为了解决这一问题,一种可行的方案是采用无监督神经机器翻译(unsupervised neural machine translation,UNMT),该方法仅仅使用两门不相关的单语语料就可以进行训练,并获得一个不错的翻译结果.受多任务学习在有监督神经机器翻译上取得的良好效果的启发,本文主要探究UNMT在多语言、多任务学习上的应用.实验使用3门互不相关的单语语料,两两建立双向的翻译任务.实验结果表明,与单任务UNMT相比,该方法在部分语言对上最高取得了2～3个百分点的双语互译评估(BLEU)值提升.     

融合篇章上下文有效识别的篇章级机器翻译

篇章翻译是近来兴起的研究热点,如何在翻译文档时充分利用篇章信息一直是该研究的关键点和难点.在篇章级机器翻译中,如何选取当前句的篇章上下文是非常关键的.虽然相关研究使用的篇章上下文不尽相同,但是却少有在选取之前对上下文信息进行识别筛选.本文提出了一种融合篇章上下文有效识别的篇章级翻译模型,引入判别篇章上下文是否有效的分类...     

基于加权词汇衔接的文档级机器翻译自动评价

在文档词汇衔接评价LC方法的基础上, 提出基于权重的LC, 即WLC, 该方法通过在文档词图上运行PageRank算法获得词汇权重。根据词性信息使得PageRank算法偏向特定的词汇, 并提出PWLC方法。实验表明, 在文档级别上, 所提出的两种方法与人工评价的相关度都优于LC; 融合两种方法后, BLEU和TER在文档级别上的评价性能有显著提高。