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汉语组块识别被引量：6: 1; 作者李珩谭咏梅 +1 位作者朱靖波姚天顺《东北大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2004年第2期114-117,共4页; 提出一种基于增益的隐马尔科夫模型(transductiveHMM)的方法,用于汉语组块(ChineseChunk)识别的研究·该方法借助几个转换函数,导入各种上下文信息用于HMM的训练,避免对HMM训练和标注过程修改的同时,构造了更为准确的模型,并在此基... 展开更多; 关键词汉语组块识别隐马尔科夫模型增益的隐马尔科夫模型模型训练转换函数; 在线阅读下载PDF 职称材料

名词团块分裂移位的计算机处理研究: 2; 作者缪建明张全《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2007年第8期145-148,共4页; 在自然语言的语句中,名词团块的分裂现象十分常见,且伴随有移位的出现,对计算机处理及机器翻译准确率的影响极大。HNC理论借鉴现代汉语语法学对名词性词组分裂移位的研究成果,采用以主辅变换为核心的处理方式对这类现象进行处理,最终形... 展开更多; 关键词分裂移位句类主语义块辅语义块主辅变换; 在线阅读下载PDF 职称材料

面向汉英机器翻译的包装句蜕处理: 3; 作者李颖《计算机应用》 CSCD 北大核心 2004年第6期137-141,共5页; 文中针对一种特殊的语言现象(HNC称为包装句蜕)进行了分析,目的是为机器翻译提供一些理论支持。首先从目前机器翻译系统所暴露的问题中提出研究包装句蜕的必要性,然后是对包装句蜕进行语言学描述及汉英对比分析,从可计算的角度提出了包... 展开更多; 关键词机器翻译 HNC 句类包装句蜕语义块构成变换; 在线阅读下载PDF 职称材料

SVM和基于转换的错误驱动学习相结合的汉语组块识别被引量：4: 4; 作者邹宏梅王挺《计算机工程与科学》 CSCD 2007年第4期91-94,123,共5页; 本文研究了一种支持向量机(SVM)和基于转换的错误驱动学习相结合的汉语组块识别方法。SVM在选取特征方面有突出的优点,并且在高维特征空间也具有较高的泛化性能,通过核函数的原则,SVM能够在独立于训练数据维数的小计算范围内进行训练。... 展开更多; 关键词支持向量机基于转换的错误驱动学习汉语组块识别; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于语序变换的藏文复述句生成方法: 5; 作者柔特才让加孙茂松《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2018年第4期231-235,共5页; 机器理解藏文语句存在灵活性差和复杂性高的问题。为此,针对藏文相同语义句子的不同表达方式,设计复述句自动生成方法。通过对藏文句型结构、句子内部组块进行分析,利用全排列递归算法生成复述句。实验结果显示,与其他语言复述生成方法... 展开更多; 关键词复述生成藏文语序变换句型结构组块分析; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名汉语组块识别被引量：6: 1; 作者李珩谭咏梅朱靖波姚天顺; 机构东北大学信息科学与工程学院; 出处《东北大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2004年第2期114-117,共4页; 基金国家自然科学基金微软亚洲研究院联合资助项目(60203019); 文摘提出一种基于增益的隐马尔科夫模型(transductiveHMM)的方法,用于汉语组块(ChineseChunk)识别的研究·该方法借助几个转换函数,导入各种上下文信息用于HMM的训练,避免对HMM训练和标注过程修改的同时,构造了更为准确的模型,并在此基础上,将其中两个较好的模型融合为一个更好的模型·实验结果显示,该方法在汉语组块识别方面是有效的,在哈尔滨工业大学树库语料测试的结果是F=82 38%·; 关键词汉语组块识别隐马尔科夫模型增益的隐马尔科夫模型模型训练转换函数; Keywords chinese chunk recognition HMM transductive HMM model training transformation function; 分类号 TP391.1 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名名词团块分裂移位的计算机处理研究: 2; 作者缪建明张全; 机构中国科学院研究生院中国科学院声学研究所; 出处《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2007年第8期145-148,共4页; 基金国家重点基础研究发展规划(973) (the National Grand Fundamental Research 973 Program of China under Grant No.2004CB318104) 中科院声学所知识创新工程项目"HNC 语言知识处理理论及技术"; 文摘在自然语言的语句中,名词团块的分裂现象十分常见,且伴随有移位的出现,对计算机处理及机器翻译准确率的影响极大。HNC理论借鉴现代汉语语法学对名词性词组分裂移位的研究成果,采用以主辅变换为核心的处理方式对这类现象进行处理,最终形成相关的处理规则,使得计算机可通过这类规则自动识别可分裂移位的语句,提高机器翻译的准确率。从计算语言学研究处理的角度,详细介绍HNC理论主辅变换的研究成果,以及如何形成处理规则并供计算机使用,以期提高名词团块分裂的机器识别及处理的准确率。; 关键词分裂移位句类主语义块辅语义块主辅变换; Keywords splitting and movement Sentence Category main truck accessorial truck the main-accessorial chunk transformation; 分类号 TP311 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名面向汉英机器翻译的包装句蜕处理: 3; 作者李颖; 机构中国科学院声学研究所; 出处《计算机应用》 CSCD 北大核心 2004年第6期137-141,共5页; 基金中国科学院声学研究所知识工程创新项目国家973规划资助项目(G1998030506); 文摘文中针对一种特殊的语言现象(HNC称为包装句蜕)进行了分析,目的是为机器翻译提供一些理论支持。首先从目前机器翻译系统所暴露的问题中提出研究包装句蜕的必要性,然后是对包装句蜕进行语言学描述及汉英对比分析,从可计算的角度提出了包装句蜕的判别方法,最后是包装句蜕的机器处理策略及规则。; 关键词机器翻译 HNC 句类包装句蜕语义块构成变换; Keywords Machine Translation(MT) Hierarchical Network of Concepts(HNC) sentence category Wrapped Sentence Ecdysis(WSE) semantic chunk transformation; 分类号 TP317.2 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名SVM和基于转换的错误驱动学习相结合的汉语组块识别被引量：4: 4; 作者邹宏梅王挺; 机构国防科技大学计算机学院; 出处《计算机工程与科学》 CSCD 2007年第4期91-94,123,共5页; 基金国家自然科学基金资助项目(60403050); 文摘本文研究了一种支持向量机(SVM)和基于转换的错误驱动学习相结合的汉语组块识别方法。SVM在选取特征方面有突出的优点,并且在高维特征空间也具有较高的泛化性能,通过核函数的原则,SVM能够在独立于训练数据维数的小计算范围内进行训练。利用基于转换的错误驱动学习方法对SVM的标注结果进行校正,转换规则较好地处理了语言现象中的特殊情况,进一步提高了SVM的识别结果。实验结果表明,该方法具有较好的效果。; 关键词支持向量机基于转换的错误驱动学习汉语组块识别; Keywords support vector machines（SVM） transformation-based error-driven learning Chinese chunk recognition; 分类号 TP311 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于语序变换的藏文复述句生成方法: 5; 作者柔特才让加孙茂松; 机构青海师范大学计算机学院; 出处《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2018年第4期231-235,共5页; 基金国家自然科学基金(61662061) 国家社会科学基金(14BYY132 +3 种基金 16YY167) 2017-GX-146); 文摘机器理解藏文语句存在灵活性差和复杂性高的问题。为此,针对藏文相同语义句子的不同表达方式,设计复述句自动生成方法。通过对藏文句型结构、句子内部组块进行分析,利用全排列递归算法生成复述句。实验结果显示,与其他语言复述生成方法不同,该方法根据藏文句子中组块数量的不同,通过一个句子可以生成一个或多个,甚至上千个句义相同的复述句并且准确率达到93.4%,可应用于藏汉机器翻译、机器翻译评测和藏文问答系统等领域。; 关键词复述生成藏文语序变换句型结构组块分析; Keywords paraphrase generation Tibetan word order transformation sentence structure chunk parsing; 分类号 TP18 [自动化与计算机技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

	题名	作者	出处	发文年	被引量	操作
1	汉语组块识别	李珩谭咏梅朱靖波姚天顺	《东北大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心	2004	6	在线阅读下载PDF 职称材料
2	名词团块分裂移位的计算机处理研究	缪建明张全	《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心	2007	0	在线阅读下载PDF 职称材料
3	面向汉英机器翻译的包装句蜕处理	李颖	《计算机应用》 CSCD 北大核心	2004	0	在线阅读下载PDF 职称材料
4	SVM和基于转换的错误驱动学习相结合的汉语组块识别	邹宏梅王挺	《计算机工程与科学》 CSCD	2007	4	在线阅读下载PDF 职称材料
5	基于语序变换的藏文复述句生成方法	柔特才让加孙茂松	《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心	2018		在线阅读下载PDF 职称材料