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基于统计的汉语格律诗生成研究被引量：12: 1; 作者何晶周明蒋龙《中文信息学报》 CSCD 北大核心 2010年第2期96-103,共8页; 古代中文诗歌的巅峰——中文格律诗,包括律诗和绝句,是中国古典诗词的奇葩。该文从已有的古今名诗中自动学习作诗知识,实现了一个中文格律诗的自动生成系统。该系统接收用户选择的表达其思路的若干个关键词作为输入,首先,利用相关词汇... 展开更多; 关键词人工智能机器翻译统计机器翻译诗歌生成绝句评测; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于主题模型和统计机器翻译方法的中文格律诗自动生成被引量：17: 2; 作者蒋锐滢崔磊 +2 位作者何晶周明潘志庚《计算机学报》 EI CSCD 北大核心 2015年第12期2426-2436,共11页; 文中针对格律诗自动生成进行了研究.首先根据创作者提交的若干关键词,利用主题模型进行扩展得到更多的主题相关词,然后通过语言模型自动生成首句.在此基础上通过统计机器翻译的方法生成后续句.在生成过程中,利用主题模型进行诗词的意境... 展开更多; 关键词律诗生成主题模型统计机器翻译自动评测; 在线阅读下载PDF 职称材料

利用音译和网络挖掘翻译命名实体被引量：11: 3; 作者蒋龙周明简立峰《中文信息学报》 CSCD 北大核心 2007年第1期23-29,共7页; 本文提出了一种新颖的方法,综合利用音译和网络挖掘来提高命名实体翻译的效果。具体而言,首先利用音译模型生成一个候选翻译,然后利用音译信息配合网络挖掘获得更多的候选翻译。最后,使用最大熵(MaximumEntropy)模型综合考虑源词和候选... 展开更多; 关键词人工智能机器翻译音译命名实体翻译网络挖掘; 在线阅读下载PDF 职称材料

检索式聊天机器人技术综述被引量：11: 4; 作者吴俣李舟军《计算机科学》 CSCD 北大核心 2021年第12期278-285,共8页; 随着自然语言处理技术的飞速发展以及互联网上对话语料的不断积累,闲聊导向对话系统(简称聊天机器人)取得了令人瞩目的进展,受到了学术界的广泛关注,并在产业界进行了初步的尝试。当前,聊天机器人分为检索式聊天机器人和生成式聊天机器... 展开更多; 关键词自然语言处理聊天机器人文本匹配回复选择预训练技术; 在线阅读下载PDF 职称材料

文档智能:数据集、模型和应用被引量：14: 5; 作者崔磊徐毅恒 +1 位作者吕腾超韦福如《中文信息学报》 CSCD 北大核心 2022年第6期1-19,共19页; 文档智能是指通过计算机进行自动阅读、理解以及分析商业文档的过程,是自然语言处理和计算机视觉交叉领域的一个重要研究方向。近年来,深度学习技术的普及极大地推动了文档智能领域的发展,以文档版面分析、文档信息抽取、文档视觉问答... 展开更多; 关键词文档智能深度学习多模态自然语言处理; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于统计的汉语格律诗生成研究被引量：12: 1; 作者何晶周明蒋龙; 机构清华大学理论计算机研究中心微软亚洲研究院自然语言计算组; 出处《中文信息学报》 CSCD 北大核心 2010年第2期96-103,共8页; 基金国家自然科学基金资助项目(60553001) 国家自然科学基金重大资助项目(2007CB807900 2007CB807901); 文摘古代中文诗歌的巅峰——中文格律诗,包括律诗和绝句,是中国古典诗词的奇葩。该文从已有的古今名诗中自动学习作诗知识,实现了一个中文格律诗的自动生成系统。该系统接收用户选择的表达其思路的若干个关键词作为输入,首先,利用相关词汇数据库和语言模型,实现了根据用户选定的关键词自动生成诗歌的第一句。其次,我们独创性地将格律诗的上下句关系映射为源语言到目标语言的翻译关系,设计了一个基于短语的统计机器翻译模型,从而把诗歌的第N-1句作为输入用以生成第N句。并提供了一个用户交互式的系统,使得用户可以在每一步都选择一个最佳诗句。最后,我们还精心设计了一套翔实的格律诗评测标准,并通过单句实验和全诗实验证明,该方法是诗歌产生的一个较好的方法。; 关键词人工智能机器翻译统计机器翻译诗歌生成绝句评测; Keywords artificial intelligence machine translation statistical machine translation poem generation poem evalu- ation; 分类号 TP391 [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

题名基于主题模型和统计机器翻译方法的中文格律诗自动生成被引量：17: 2; 作者蒋锐滢崔磊何晶周明潘志庚; 机构浙江大学CAD&CG国家重点实验室哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院微软公司(美国) 微软亚洲研究院自然语言计算组杭州师范大学数字媒体与人机交互研究中心; 出处《计算机学报》 EI CSCD 北大核心 2015年第12期2426-2436,共11页; 文摘文中针对格律诗自动生成进行了研究.首先根据创作者提交的若干关键词,利用主题模型进行扩展得到更多的主题相关词,然后通过语言模型自动生成首句.在此基础上通过统计机器翻译的方法生成后续句.在生成过程中,利用主题模型进行诗词的意境扩展,从而得到更加丰富的句子候选.该研究的主要特点和贡献是:首先提出以统计机器翻译为理论基础,将格律诗的上下句关系映射为统计翻译模型中源语言与目标语言的关系,设计了融入诗词领域知识的统计机器翻译模型.其次主题模型用来在生成过程中进行词汇集扩展,从而加强了诗词的主题及意境.另外文中还论述了基于BLEU的诗句生成的自动评测方法,并配合所设计的人工评价标准,形成了比较完备的诗词评价体系.实验结果证实了该方法的有效性.; 关键词律诗生成主题模型统计机器翻译自动评测; Keywords poetry generation topic model statistical machine translation automatic evaluation; 分类号 TP391 [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

题名利用音译和网络挖掘翻译命名实体被引量：11: 3; 作者蒋龙周明简立峰; 机构北京大学信息管理系微软亚洲研究院自然语言计算组台北中研院信息科学研究所; 出处《中文信息学报》 CSCD 北大核心 2007年第1期23-29,共7页; 文摘本文提出了一种新颖的方法,综合利用音译和网络挖掘来提高命名实体翻译的效果。具体而言,首先利用音译模型生成一个候选翻译,然后利用音译信息配合网络挖掘获得更多的候选翻译。最后,使用最大熵(MaximumEntropy)模型综合考虑源词和候选翻译之间的各种特征,如发音相似度,上下文本特征,网页共现关系等,来排序得到的候选翻译,从而决定最终的翻译结果。实验结果显示我们的方法显著的提高了命名实体翻译的精确度。; 关键词人工智能机器翻译音译命名实体翻译网络挖掘; Keywords artificial intelligence machine translation transliteration named entity translation web mining; 分类号 TP391 [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

题名检索式聊天机器人技术综述被引量：11: 4; 作者吴俣李舟军; 机构微软亚洲研究院自然语言计算组北京航空航天大学计算机学院; 出处《计算机科学》 CSCD 北大核心 2021年第12期278-285,共8页; 基金国家自然科学基金(U1636211,61672081) 软件开发环境国家重点实验室课题(SKLSDE-2021ZX-18)。; 文摘随着自然语言处理技术的飞速发展以及互联网上对话语料的不断积累,闲聊导向对话系统(简称聊天机器人)取得了令人瞩目的进展,受到了学术界的广泛关注,并在产业界进行了初步的尝试。当前,聊天机器人分为检索式聊天机器人和生成式聊天机器人,而检索式聊天机器人由于其生成的回复流畅且计算资源消耗小,仍然是目前工业界聊天机器人的主要实现手段。文中首先简要介绍了检索式聊天机器人的研究背景、基本架构以及组成模块,重点阐述了回复选择模块的约束要求和相关数据集;然后,针对检索式聊天机器人中最为核心的回复选择技术,进行了深入分析与详细梳理。文中将近年来经典的回复选择技术归纳为如下4类:基于统计模型的方法、基于表示的神经网络模型的方法、基于交互的神经网络模型的方法以及基于预训练技术的方法,并指出了这4类方法的优点和不足。在此基础上,分析了目前检索式聊天机器人技术研究所面临的问题,并对其未来的发展趋势进行了展望。; 关键词自然语言处理聊天机器人文本匹配回复选择预训练技术; Keywords Natural language processing Chatbot Text matching Response selection Pre-training technology; 分类号 TP391 [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

题名文档智能:数据集、模型和应用被引量：14: 5; 作者崔磊徐毅恒吕腾超韦福如; 机构微软亚洲研究院自然语言计算组; 出处《中文信息学报》 CSCD 北大核心 2022年第6期1-19,共19页; 文摘文档智能是指通过计算机进行自动阅读、理解以及分析商业文档的过程,是自然语言处理和计算机视觉交叉领域的一个重要研究方向。近年来,深度学习技术的普及极大地推动了文档智能领域的发展,以文档版面分析、文档信息抽取、文档视觉问答以及文档图像分类等为代表的文档智能任务均有显著的性能提升。该文对于早期基于启发式规则的文档分析技术、基于统计机器学习的算法以及近年来基于深度学习和预训练的方法进行简要介绍,并展望了文档智能技术的未来发展方向。; 关键词文档智能深度学习多模态自然语言处理; Keywords Document AI deep learning multimodal NLP; 分类号 TP391 [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	作者	出处	发文年	被引量	操作
1	基于统计的汉语格律诗生成研究	何晶周明蒋龙	《中文信息学报》 CSCD 北大核心	2010	12	在线阅读下载PDF 职称材料
2	基于主题模型和统计机器翻译方法的中文格律诗自动生成	蒋锐滢崔磊何晶周明潘志庚	《计算机学报》 EI CSCD 北大核心	2015	17	在线阅读下载PDF 职称材料
3	利用音译和网络挖掘翻译命名实体	蒋龙周明简立峰	《中文信息学报》 CSCD 北大核心	2007	11	在线阅读下载PDF 职称材料
4	检索式聊天机器人技术综述	吴俣李舟军	《计算机科学》 CSCD 北大核心	2021	11	在线阅读下载PDF 职称材料
5	文档智能:数据集、模型和应用	崔磊徐毅恒吕腾超韦福如	《中文信息学报》 CSCD 北大核心	2022	14	在线阅读下载PDF 职称材料