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网络地址转换(NAT)技术及其在校园网中的应用 被引量：15
1
作者 禹龙 田生伟 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2004年第6期192-194,共3页
通过对实际模型的案例分析，由浅入深地介绍了利用NAT技术实现校园网部分应用的方法和技巧，并且分析了NAT过程中可能存在的一些潜在问题，给出了相应的解决方案。
关键词 校园网 NAT ACCESS-LIST
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基于深度信念网络的CYP450 2C9抑制性分类 被引量：3
2
作者 李自臣 史新宇 +3 位作者 禹龙 田生伟 王梅 李莉 《计算机应用与软件》 北大核心 2019年第2期189-193,210,共6页
细胞色素P450 2C9 (Cytochrome P450 2C9)是人体肝脏中重要的代谢酶,参与多种药物代谢,约占CYP450蛋白总量的15%～20%。利用深度学习思想,提出基于深度信念网络DBN (Deep Belief Network)的CYP450 2C9抑制性分类模型。实验选用13 000个... 细胞色素P450 2C9 (Cytochrome P450 2C9)是人体肝脏中重要的代谢酶,参与多种药物代谢,约占CYP450蛋白总量的15%～20%。利用深度学习思想,提出基于深度信念网络DBN (Deep Belief Network)的CYP450 2C9抑制性分类模型。实验选用13 000个化合物作为数据集,采用Pub Chem和MACCS分子指纹进行分子结构表征。利用DBN的半监督学习方式从预处理后的特征中学习更本质的特征表示,避免人工提取特征的过程,实现CYP450 2C9的抑制性分类。实验结果表明:在同等条件下,DBN相比于SVM和ANN具有明显优势,平均分类准确率为80.6%,灵敏度(SE)为86.9%,特异性(SP)为66.2%,对药物筛选和新药研发具有积极意义。 展开更多
关键词 深度学习 CYP450 2C9 分子指纹 深度信念网络 支持向量机 人工神经网络
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划分子网的无线传感器网络分簇算法 被引量：7
3
作者 祁飞 刘胜全 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2009年第8期97-100,共4页
为延长无线传感器网络的生存时间,理想的分簇算法,簇首应该分布均匀,节点负载均衡,无"热区问题"。提出并实现了一种基于子网划分的无线传感器网络分簇算法CADS,综合不均匀分簇和节点负载均衡的思想,较全面地达到这一目的。模... 为延长无线传感器网络的生存时间,理想的分簇算法,簇首应该分布均匀,节点负载均衡,无"热区问题"。提出并实现了一种基于子网划分的无线传感器网络分簇算法CADS,综合不均匀分簇和节点负载均衡的思想,较全面地达到这一目的。模拟实验结果显示,CADS协议的网络生存时间、能量有效利用率均明显优于经典分簇协议LEACH。 展开更多
关键词 无线传感器网络 网络生存时间 负载均衡 子网划分
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基于真实IPv6源地址的网络接入认证技术研究 被引量：4
4
作者 禹龙 田生伟 《计算机应用与软件》 CSCD 2010年第12期121-122,147,共3页
提出了一种新的基于真实IPv6源地址的网络安全接入认证方法。此方法在IPv6无状态地址自动配置过程中加入802.1X认证技术,只有经过授权的节点才能获得IPv6全局地址,同时改进了802.1X认证流程,使管理者可以主动获得节点用户的全局IPv6地... 提出了一种新的基于真实IPv6源地址的网络安全接入认证方法。此方法在IPv6无状态地址自动配置过程中加入802.1X认证技术,只有经过授权的节点才能获得IPv6全局地址,同时改进了802.1X认证流程,使管理者可以主动获得节点用户的全局IPv6地址。该方法既保留了IPv6"即插即用"的优点,又从源头上保证接入网络的安全性。 展开更多
关键词 IPV6 真实源地址 认证
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异构网络环境下综合计费与查询系统的研究与实现
5
作者 禹龙 刘胜全 杨发宝 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2000年第S1期433-437,共5页
主要介绍了一个异构网络环境，较为全面灵活的，适合一般网络中心计费系统的设计和实现方法，阐述了计费系统中数据的采集、处理、存储和利用Ｗｅｂ技术与数据库交互以及发布数据的方法。
关键词 计费系统 ASP IIS ACTIVEX MTS
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深度信念网络的恶意代码分类策略研究 被引量：5
6
作者 罗世奇 田生伟 +1 位作者 孙华 禹龙 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2017年第11期2465-2470,共6页
恶意代码的分类是恶意代码分析领域研究的重要问题之一.为解决这一问题,提出深度信念网络(Deep Belief Netw orks,DBN)的恶意代码分类策略.首先,从样本集中提取恶意代码图像特征、指令语句中的频度特征;其次,为确保准确率的提高,将上述... 恶意代码的分类是恶意代码分析领域研究的重要问题之一.为解决这一问题,提出深度信念网络(Deep Belief Netw orks,DBN)的恶意代码分类策略.首先,从样本集中提取恶意代码图像特征、指令语句中的频度特征;其次,为确保准确率的提高,将上述两类特征进行融合,训练深度信念网络模型中的限制玻尔兹曼机(Restricted Boltzmann Machine,RBM)和反向传导算法(Back Propagation,BP).实验结果表明,提出的深度信念网络模型对恶意代码的分类平均准确率可达95.7%,明显高于传统浅层机器学习模型KNN的94.5%. 展开更多
关键词 深度信念网络 恶意代码 限制玻尔兹曼机 分类
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独立RNN和胶囊网络的维吾尔语事件缺失元素填充 被引量：4
7
作者 王县县 禹龙 +1 位作者 田生伟 王瑞锦 《自动化学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第4期903-912,共10页
提出了注意力机制独立循环神经网络和胶囊网络并行的维吾尔语事件缺失元素填充模型(Att_IndRNN_CapsNet).首先,抽取18项事件和事件元素的内部特征,作为结合注意力机制的独立循环神经网络模型的输入,进一步获取高阶特征;同时,引入词嵌入... 提出了注意力机制独立循环神经网络和胶囊网络并行的维吾尔语事件缺失元素填充模型(Att_IndRNN_CapsNet).首先,抽取18项事件和事件元素的内部特征,作为结合注意力机制的独立循环神经网络模型的输入,进一步获取高阶特征;同时,引入词嵌入技术将事件触发词和候选元素映射为词向量,通过胶囊网络挖掘事件和事件元素的上下文语义特征;然后,将两种特征融合,作为分类器的输入,进而完成事件缺失元素的填充.实验结果表明,该方法用于维吾尔语事件缺失元素填充准确率为86.94%,召回率为84.14%,衡量模型整体性能的F1值为85.52%,从而证明了该方法在维吾尔语事件缺失元素填充上的有效性. 展开更多
关键词 注意力机制 胶囊网络 事件抽取 独立循环神经网络 缺失元素填充
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基于深度信念网络的维吾尔语事件伴随关系识别 被引量：2
8
作者 胡伟 禹龙 +3 位作者 田生伟 吐尔根.依布拉音 冯冠军 艾斯卡尔.艾木都拉 《中文信息学报》 CSCD 北大核心 2018年第5期65-73,共9页
维吾尔语事件伴随关系是维吾尔语语言中常见且重要的关系之一。结合对维吾尔语语言特点的研究,该文提出一种基于深度信念网络的维吾尔语事件伴随关系识别方法,根据维吾尔语语言特性和事件伴随关系的特点,抽取12项基于事件结构信息的特征... 维吾尔语事件伴随关系是维吾尔语语言中常见且重要的关系之一。结合对维吾尔语语言特点的研究,该文提出一种基于深度信念网络的维吾尔语事件伴随关系识别方法,根据维吾尔语语言特性和事件伴随关系的特点,抽取12项基于事件结构信息的特征;同时充分利用事件对所对应的两个触发词之间的语义信息,引入Word Embedding计算两个触发词之间的语义相似度。而后融合两类特征作为DBN模型的输入进行训练,最后将训练结果作为softmax分类器的输入实现维吾尔语事件伴随关系的识别。该方法用于维吾尔语事件伴随关系的识别准确率P为81.89%、召回率R为84.32%、F1值为82.48%。实验结果表明,与支持向量机方法相比,基于DBN模型的方法取得更好的识别效果。 展开更多
关键词 伴随关系 维吾尔语 深度信念网络 词向量 softmax分类器
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基于均方误差的8位深度神经网络量化 被引量：3
9
作者 冯鹏程 禹龙 +2 位作者 田生伟 耿俊 龚国良 《计算机工程与设计》 北大核心 2022年第5期1258-1264,共7页
为模型量化后具有更高的准确度,提出以量化均方误差(QMSE)为指标的确定量化系数的方法,针对量化后性能损失严重的小型网络,进一步提出更新统计参数(USP)的方法。QMSE将量化过程中的舍入和截断操作产生的噪声相结合,以此作为选取合适量... 为模型量化后具有更高的准确度,提出以量化均方误差(QMSE)为指标的确定量化系数的方法,针对量化后性能损失严重的小型网络,进一步提出更新统计参数(USP)的方法。QMSE将量化过程中的舍入和截断操作产生的噪声相结合,以此作为选取合适量化系数的指标;USP通过更新批次归一化层中的均值和方差,矫正模型量化产生的均值和方差偏移。实验结果表明,在不进行重训练的情况下,使用QMSE+USP对常见的深度神经网络量化,模型性能优于其它算法。 展开更多
关键词 深度神经网络 模型压缩 量化 卷积神经网络 均方误差
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基于LightGBM的网络入侵检测研究 被引量：16
10
作者 唐朝飞 努尔布力 艾壮 《计算机应用与软件》 北大核心 2022年第8期298-303,311,共7页
针对传统的常用机器学习算法在网络入侵检测中存在准确率不够高、训练速度慢的缺点,提出基于特征选择、LightGBM的网络入侵检测系统。使用PCA进行特征选择,采用QPSO为LightGBM算法选择最优参数,在Spark集群上运行,缩短了训练时间。此外... 针对传统的常用机器学习算法在网络入侵检测中存在准确率不够高、训练速度慢的缺点,提出基于特征选择、LightGBM的网络入侵检测系统。使用PCA进行特征选择,采用QPSO为LightGBM算法选择最优参数,在Spark集群上运行,缩短了训练时间。此外,由于使用了基于PCA的特征选择方法,仅使用了41个特征中的9个(21.95%),达到优于使用全部特征训练模型的性能。在NSL-KDD数据集上测试了提出的系统的性能,其能准确、快速地对入侵行为样本进行识别。 展开更多
关键词 网络入侵检测 特征选择 lightGBM QPSO SPARK
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基于深度置信网络的维吾尔语人称代词待消解项识别 被引量：1
11
作者 秦越 禹龙 +2 位作者 田生伟 赵建国 冯冠军 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2017年第10期228-233,共6页
针对维吾尔语人称代词指代消解研究忽略了待消解项识别而引入了噪声的问题,提出一种基于深度置信网络(Deep Belief Networks,DBN)的维吾尔语人称代词待消解项识别方法。在分析维吾尔语人称代词语法特征和语言规则的基础上,总结出包含10... 针对维吾尔语人称代词指代消解研究忽略了待消解项识别而引入了噪声的问题,提出一种基于深度置信网络(Deep Belief Networks,DBN)的维吾尔语人称代词待消解项识别方法。在分析维吾尔语人称代词语法特征和语言规则的基础上,总结出包含10项特征的维吾尔语人称代词待消解项特征集。所提方法首先通过逐层贪婪地训练每一层受限玻尔兹曼机(Restricted Boltzmann Machine,RBM)网络,来保证特征向量映射到不同的特征空间,尽可能多地保留特征信息;并在最后一层设置BP网络,对RBM输出的特征向量进行分类,以有监督的方式训练整个网络并进行微调。实验结果表明,所提方法正确识别维吾尔语人称代词待消解项的准确率达到95.17%,比SVM算法提高了9%,从而验证了其有效性和可行性。 展开更多
关键词 深度置信网络(DBN) 待消解项识别 维吾尔语 特征提取
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基于降噪自编码神经网络的化合物毒性预测方面的研究
12
作者 黎红 禹龙 +2 位作者 田生伟 李莉 王梅 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2018年第3期745-749,共5页
常规毒理学实验方法周期长、耗资高,对现代药物研发和环境化合物安全性评估具有局限性,通过对化合物毒理性研究,提取1 047维分子指纹特征,提出去噪自编码神经网络无监督学习机制及对腐败特征的自联想学习特性提取隐含毒性化合物特征,实... 常规毒理学实验方法周期长、耗资高,对现代药物研发和环境化合物安全性评估具有局限性,通过对化合物毒理性研究,提取1 047维分子指纹特征,提出去噪自编码神经网络无监督学习机制及对腐败特征的自联想学习特性提取隐含毒性化合物特征,实现化合物毒性预测和毒性化合物的活性预测。该方法在化合物毒性预测和活性预测中的预测精度分别为79.825%、80.85%,敏感性分别为79.62%、80.25%,特异性分别为80.03%、81.45%。实验结果表明,去噪自编码网络较浅层机器学习更适用于高通量化合物毒性预测,较传统自编码网络更具优越性。 展开更多
关键词 化合物毒性预测 毒性化合物活性预测 分子指纹 去噪自编码神经网络 传统自编码网络
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联合分层注意力网络和独立循环神经网络的地域欺凌识别
13
作者 孟曌 田生伟 +1 位作者 禹龙 王瑞锦 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2019年第8期2450-2455,共6页
为提高对文本语境深层次信息的利用效率,提出了联合分层注意力网络(HAN)和独立循环神经网络(IndRNN)的地域欺凌文本识别模型——HACBI。首先,将手工标注的地域欺凌文本通过词嵌入技术映射到低维向量空间中;其次,借助卷积神经网络(CNN)... 为提高对文本语境深层次信息的利用效率,提出了联合分层注意力网络(HAN)和独立循环神经网络(IndRNN)的地域欺凌文本识别模型——HACBI。首先,将手工标注的地域欺凌文本通过词嵌入技术映射到低维向量空间中;其次,借助卷积神经网络(CNN)和双向长短期记忆网络(BiLSTM)提取地域欺凌文本的局部及全局语义特征,并进一步利用HAN捕获文本的内部结构信息;最后,为避免文本层次结构信息丢失和解决梯度消失等问题,引入IndRNN以增强模型的描述能力,并实现信息流的整合。实验结果表明,该模型的准确率(Acc)、精确率(P)、召回率(R)、F1和AUC值分别为99.57%、98.54%、99.02%、98.78%和99.35%,相比支持向量机(SVM)、CNN等文本分类模型有显著提升。 展开更多
关键词 地域欺凌 结构信息 分层注意力网络 独立循环神经网络 词向量 语境
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基于栈式自编码的水体提取方法 被引量：19
14
作者 王知音 禹龙 +3 位作者 田生伟 钱育蓉 丁建丽 杨柳 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2015年第9期2706-2709,共4页
为了进一步提高利用遥感图像进行水体提取的准确率和自动化程度,提出一种基于栈式自编码(SAE)深度神经网络的水体提取方法。通过堆叠稀疏自编码器构建深度网络模型,使用逐层贪婪训练法依次训练每层网络,从像素层面无监督学习特征,避免... 为了进一步提高利用遥感图像进行水体提取的准确率和自动化程度,提出一种基于栈式自编码(SAE)深度神经网络的水体提取方法。通过堆叠稀疏自编码器构建深度网络模型,使用逐层贪婪训练法依次训练每层网络,从像素层面无监督学习特征,避免传统神经网络等方法需进行人工特征分析与选取的问题;用学习到的特征结合相应的样本标签有监督训练softmax分类器;利用反向传播(BP)算法微调优化整个模型。采用塔里木河ETM+数据进行实验,基于SAE的水体提取方法准确率达到94.73%,比支持向量机(SVM)和反向传播(BP)神经网络方法分别高出3.28%和4.04%。实验结果表明,所提方法能有效提高水体提取的精度。 展开更多
关键词 遥感图像 水体提取 深度学习 栈式自编码 softmax分类器
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基于双向LSTM的维吾尔语事件因果关系抽取 被引量：18
15
作者 田生伟 周兴发 +3 位作者 禹龙 冯冠军 艾山.吾买尔 李圃 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2018年第1期200-208,共9页
针对传统方法不能有效抽取维吾尔语事件因果关系的问题,该文提出一种基于双向LSTM(Bidirectional Long Short-Term Memory,Bi LSTM)的维吾尔语事件因果关系抽取方法。通过对维吾尔语语言以及事件因果关系特点的研究,提取出10项基于事件... 针对传统方法不能有效抽取维吾尔语事件因果关系的问题,该文提出一种基于双向LSTM(Bidirectional Long Short-Term Memory,Bi LSTM)的维吾尔语事件因果关系抽取方法。通过对维吾尔语语言以及事件因果关系特点的研究,提取出10项基于事件内部结构信息的特征;同时为充分利用事件语义信息,引入词嵌入作为Bi LSTM的输入,提取事件句隐含的深层语义特征并利用批样规范化(Batch Normalization,BN)算法加速Bi LSTM的收敛;最后融合这两类特征作为softmax分类器的输入进而完成维吾尔语事件因果关系抽取。实验结果表明,该方法用于维吾尔语事件因果关系的抽取准确率为89.19%,召回率为83.19%,F值为86.09%,证明了该文提出的方法在维吾尔语事件因果关系抽取上的有效性。 展开更多
关键词 语言信号处理 事件因果关系 维吾尔语 双向LSTM 词嵌入 批样规范化
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基于分布式计算的BP遥感影像水体识别 被引量：5
16
作者 杨柳 田生伟 +2 位作者 禹龙 丁建丽 王知音 《计算机工程与设计》 北大核心 2015年第8期2229-2233,2244,共6页
提出一种不需要设定阈值的BP-ANN的分布式水体识别方法。利用水体样本的基本光谱信息,结合NDVI(归一化植被指数)、MNDWI(归一化差异水体指数)等特征对反向传播(back propagation,BP)神经网络进行训练;设计基于GNDWI和谱间关系的样本自... 提出一种不需要设定阈值的BP-ANN的分布式水体识别方法。利用水体样本的基本光谱信息,结合NDVI(归一化植被指数)、MNDWI(归一化差异水体指数)等特征对反向传播(back propagation,BP)神经网络进行训练;设计基于GNDWI和谱间关系的样本自动选择算法,通过实验选取合适的特征组;构建基于MapReduce的分布式BP神经网络水体识别模型。实验结果表明,该模型具有稳定的可扩展性,在保证识别精度的同时,提高水体遥感提取的速度和自动化程度。 展开更多
关键词 LANDSAT ETM+ 遥感 水体识别 特征选择 BP神经网络 分布式计算
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基于双层模型的维吾尔语突发事件因果关系抽取 被引量：11
17
作者 钟军 禹龙 +1 位作者 田生伟 吐尔根.依布拉音 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2014年第4期771-779,共9页
针对传统事件因果关系识别覆盖范围小和人工标注代价高等不足,提出了一种基于双层模型的维吾尔语突发事件因果关系抽取方法.该方法采用分治思想,将因果关系抽取问题转化为对事件序列的两次模式识别标注.采用Bootstrapping算法,在第一次... 针对传统事件因果关系识别覆盖范围小和人工标注代价高等不足,提出了一种基于双层模型的维吾尔语突发事件因果关系抽取方法.该方法采用分治思想,将因果关系抽取问题转化为对事件序列的两次模式识别标注.采用Bootstrapping算法,在第一次模式识别时,标注因果关系的语义角色,并将标注的语义角色标签作为新的特征传递给第二层模式识别,用于因果关系边界标注.该方法用于维吾尔语突发事件显式因果关系的抽取准确率为85.39%,召回率为77.53%,证明了本文提出的方法在维吾尔语主题突发事件因果关系抽取上的有效性和实用性. 展开更多
关键词 因果关系 维吾尔语 突发事件 BOOTSTRAPPING 模式软匹配
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一种维吾尔语句子相似度算法的研究 被引量：10
18
作者 田生伟 吐尔根.依布拉音 +2 位作者 禹龙 买合木提.木合买提 艾山.吾买尔 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2009年第26期144-146,共3页
基于实例的机器翻译是一种重要的机器翻译技术,句子相似度的衡量是基于实例机器翻译研究中最重要的一个内容。对于基于实例的维吾尔语机器翻译研究,维吾尔语句子相似度衡量的准确性,直接影响到最后翻译结果的输出。提出了一种维吾尔语... 基于实例的机器翻译是一种重要的机器翻译技术,句子相似度的衡量是基于实例机器翻译研究中最重要的一个内容。对于基于实例的维吾尔语机器翻译研究,维吾尔语句子相似度衡量的准确性,直接影响到最后翻译结果的输出。提出了一种维吾尔语句子相似度的计算方法,采用的基于词形特征的粗选算法、散列单词倒排索引能够有效提高算法的查找速度,快速从语料库中筛选出候选句子集合;多策略精选算法中采用基于维吾尔语词频的单词区分度算法、连续单词序列抽取算法,可以有效衡量两个维吾尔语句子的相似程度,实验结果证明算法是有效的。 展开更多
关键词 机器翻译 基于实例机器翻译 维吾尔语句子相似度
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基于深度学习的维吾尔语名词短语指代消解 被引量：7
19
作者 李敏 禹龙 +2 位作者 田生伟 吐尔根.依布拉音 赵建国 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2017年第11期1984-1992,共9页
针对维吾尔语名词短语指代现象,提出了一种利用栈式自编码深度学习算法进行基于语义特征的指代消解方法.通过对维吾尔语名词短语指称性的研究,提取出利于消解任务的13项特征.为提高特征对文本语义的表达,在特征集中引入富含词汇语义及... 针对维吾尔语名词短语指代现象,提出了一种利用栈式自编码深度学习算法进行基于语义特征的指代消解方法.通过对维吾尔语名词短语指称性的研究,提取出利于消解任务的13项特征.为提高特征对文本语义的表达,在特征集中引入富含词汇语义及上下文位置关系的Word embedding.利用深度学习机制无监督的提取隐含的深层语义特征,训练Softmax分类器进而完成指代消解任务.该方法在维吾尔语指代消解任务中的准确率为74.5%,召回率为70.6%,F值为72.4%.实验结果证明,深度学习模型较浅层的支持向量机更合适于本文的指代消解任务,对Word embedding特征项的引入,有效地提高了指代消解模型的性能. 展开更多
关键词 深度学习 栈式自编码神经网络 指代消解 WORD EMBEDDING 维吾尔语
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多策略汉维句子对齐 被引量：8
20
作者 田生伟 吐尔根.依布拉音 +2 位作者 禹龙 加米拉.吾守尔 杨飞宇 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2010年第4期215-218,292,共5页
提出了一种错误抑制的多策略算法对齐汉维语句子。针对长度对齐算法无法避免错误蔓延的特点,提出了一种新的错误蔓延抑制策略:利用双语语料的词汇共现信息,自动抽取汉维语词汇搭配,结合句子长度特征,寻找1:1模式的句对作为锚点,将错误... 提出了一种错误抑制的多策略算法对齐汉维语句子。针对长度对齐算法无法避免错误蔓延的特点,提出了一种新的错误蔓延抑制策略:利用双语语料的词汇共现信息,自动抽取汉维语词汇搭配,结合句子长度特征,寻找1:1模式的句对作为锚点,将错误蔓延抑制在锚点内;在锚点之间,利用标点符号和长度混合方法进行句子对齐。算法实验结果验证了该多策略算法寻找的锚点的精度高,有效抑制了对齐错误的蔓延;采用的混合对齐算法,避免了基于词汇对齐算法的高时间复杂度的弱点,比传统的对齐算法性能有了较大提高,对齐准确率由95.0%提高到97.6%,召回率由96.8%提高到98.2%,采用的对齐正确性评价算法可以有效发现自动对齐中的噪音对齐。 展开更多
关键词 双语语料 错误抑制 句子对齐 混合策略 汉维句子
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