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汉英机器翻译的英文词形态生成
黄河,陈肇雄?
软件学报 , 1997,
Abstract: 在汉英机器翻译译文生成中,一个主要的问题是如何根据句子的上下文语境获取有关时态、语态、句式和主谓性、数、格等信息,生成具有正确单词形态的译文,如动词的过去式、过去分词、现在式形式;名词的所有相、复数形式;助动词生成以及冠同的生成等.本文提出一种基于sc文法的汉英机器翻译译文词形态生成算法,该方法通过设计一种生成导向的语言特征描述体系,采用译文生成和源文分析一体化的语言分析技术,使得译文生成能够充分利用源又分析过程中所用到的各种知识,准确地形成句子中各个成分的形态特征,并能有效地解决汉英机译译文生成中助动词
基于依存适配度的知识自动获取词义消歧方法
鹿文鹏?,黄河
软件学报 , 2013, DOI: 10.3724/SP.J.1001.2013.04373
Abstract: 针对困扰词义消歧技术发展的知识匮乏问题,提出一种基于依存适配度的知识自动获取词义消歧方法.该方法充分利用依存句法分析技术的优势,首先对大规模语料进行依存句法分析,统计其中的依存元组信息构建依存知识库;然后对歧义词所在的句子进行依存句法分析,获得歧义词的依存约束集合;并根据wordnet获得歧义词各个词义的各类词义代表词;最后,根据依存知识库,综合考虑词义代表词在依存约束集合中的依存适配度,选择正确的词义.该方法在semeval2007的task#7粗粒度词义消歧任务上取得了74.53%的消歧正确率;在不使用任何人工标注语料的无监督和基于知识库的同类方法中,取得了最佳的消歧效果.
一种智能译后编辑器的设计及其实现算法
黄河,陈肇雄?
软件学报 , 1995,
Abstract: 译后编辑是改进机器翻译译文质量的主要手段.本文提出一个智能译后编辑器的设计原理和实现算法.该编辑器以意段为基本处理单位,既可以形成适于反向推理的译后编辑反馈信息,为机译系统知识的自完善提供处理依据,又可以实现源译文句子级和意段级的多窗口同步显示.同时还利用智能机译系统对句子/短语的多解译文和单词的多义查询能力,使用户只要在误译文的多个候选译文中选择正确译文,从而大量减少人工删除误译文和插入正确译文的操作,并通过设置多个意段译文位置的自动调整机制,提高译后编辑的效率.
基于词语距离的网络图词义消歧
杨陟卓?,黄河
软件学报 , 2012, DOI: 10.3724/SP.J.1001.2012.04116
Abstract: 传统的基于知识库的词义消歧方法,以一定窗口大小下的词语作为背景,对歧义词词义进行推断.该窗口大小下的所有词语无论距离远近,都对歧义词的词义具有相同的影响,使词义消歧效果不佳.针对此问题,提出了一种基于词语距离的网络图词义消歧模型.该模型在传统的网络图词义消歧模型的基础上,充分考虑了词语距离对消歧效果的影响.通过模型重构、优化改进、参数估计以及评测比较,论证了该模型的特点:距离歧义词较近的词语,会对其词义有较强的推荐作用;而距离较远的词,会对其词义有较弱的推荐作用.实验结果表明,该模型可以有效提高中文词义消歧性能,与semeval-2007:task#5最好的成绩相比,该方法在macroave(macro-averageaccuracy)上提高了3.1%.
Using Semantic Information and Language Knowledge in Bilingual Word Alignment
基于语义相似度并运用语言学知识进行双语语句词对齐

晋薇,黄河,夏云庆
计算机科学 , 2002,
Abstract: This paper claries the definition of alignment from the viewpoint of linguistic similarity. Many alignment algorithms have been proposed with very high precision. But the languages belong to occidental family. We propose a new method for alignment between languages that do not belong to the same language family. On the contrary to most of the previously proposed methods that rely heavily on statistics, our method attempts to use linguistic knowledge to overcome the problems of statistical model. Experimental results confirm that the algorithm can align over 85 % of word pairs while maintaining a comparably high precision rate, even when a small corpus is used in training.
A Technology to Caching Dynamic Web Pages
一种动态Web页面缓存技术

贺琛,陈肇雄,黄河
计算机科学 , 2002,
Abstract: As a result of the drive of information diversity and the trend of personalization, more and more dynamicpages constitute the contents in the Internet. However, it is difficult to cache the dynamic Web pages because of theirdynamic characteristic. In this paper, we propose a technology to solve this problem. It isolates the static and dynam-ic contents of the page, and stores the original page of the Web server and the information of the background data-base locally, in order to improve the client's response time. Additionally, this technology also adopts correspondingreplacement algorithm and coherency policy to track the original page and the data-base update, which tries to syn-chronize the changes of the dynamic pages in time.
引入混合特征的最大名词短语双向标注融合算法
李业刚, 黄河, 鉴萍
自动化学报 , 2015, DOI: 10.16383/j.aas.2015.c140598
Abstract: ?最大名词短语的识别对机器翻译等诸多自然语言处理任务有着重要的意义.以汉语最大名词短语识别为研究任务,在分析现有方法的基础上,从汉语的语言学特殊性以及基于支持向量机的序列标注算法的特点出发,考查了基于混合特征的融合算法的适应性.实验证明,采用词和基本组块混合标注单元的标注方法对汉语最大名词短语的识别是有效的,并且其正反向识别结果具有一定的互补性,在此基础上提出的基于"边界分歧"的双向序列标注融合算法恰能发掘双向识别的互补性,并达到较高的融合精度.
基于领域知识的图模型词义消歧方法
鹿文鹏, 黄河, 吴昊
自动化学报 , 2014, DOI: 10.3724/SP.J.1004.2014.02836
Abstract: ?对领域知识挖掘利用的充分与否,直接影响到面向特定领域的词义消歧(Wordsensedisambiguation,WSD)的性能.本文提出一种基于领域知识的图模型词义消歧方法,该方法充分挖掘领域知识,为目标领域收集文本领域关联词作为文本领域知识,为目标歧义词的各个词义获取词义领域标注作为词义领域知识;利用文本领域关联词和句子上下文词构建消歧图,并根据词义领域知识对消歧图进行调整;使用改进的图评分方法对消歧图的各个词义结点的重要度进行评分,选择正确的词义.该方法能有效地将领域知识整合到图模型中,在Koeling数据集上,取得了同类研究的最佳消歧效果.本文亦对多种图模型评分方法做了改进,进行了详细的对比实验研究.
面向屈折语的上下文相关词法分析器
柯仑?,黄河,陈肇雄?
软件学报 , 1996,
Abstract: 本文提出了一种面向屈折语的上下文相关自然语言词法分析方法,它依据单词的外部形态和其语法、语义特性及上下文成分的特征,建立了形态、语法和语义之间的联系,使得词法分析的结果准确可靠,并且可以利用语言屈折变化的一致性关系,排除不合理的分析结果,减轻语法分析的负担.
汉语文语转换系统地址映射算法的设计与实现
张大军?,陈肇雄?,黄河
软件学报 , 2002,
Abstract: 针对多样本文语转换系统中的语音合成实时性问题,提出了对合成系统语音库的改进策略和语音单元之间相似度的计算方法,在此基础上设计并实现了查找语音单元的地址映射算法.实验表明,地址映射算法和音库的重新组织有效地提高了合成系统的实时性.
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