高正确率的双语语块对齐算法研究

高质量的自动对齐双语语块,对于机器翻译系统,特别是计算机辅助翻译系统的性能提高有重要作用,而且对于人工翻译以及辞典编纂也都有巨大的应用价值。该文提出基于单词间粘合度与松弛度的语块划分评分方法以及双语语块划分的双向约束算法,使得源语言和目标语言的语块的划分与对齐能相互促进。与传统方法相比,因为无需事先进行双语语块划分,而是在搜索最佳对齐时动态地考察划分效果,故可以减少边界划分错误对对齐结果的影响。该算法获得了远超过传统算法的高正确率。     

歌谣形式的文本工具在小学信息技术教学中的应用

歌谣是一种文本形式的能够起到支架作用的软工具。它朗朗上口,好记易识。在教学活动中,歌谣能够起到简化内容和提示作用。笔者认为,歌谣在教学的引入、学习和不断强化记忆、形成习惯,甚至评价活动等方面都能发挥良好的作用。     

跨媒介视阈下电影叙事学的转向

文本和图像是人类表现和传达信息的两种方式,这两种方式也成为电影叙事的基本方式。随着互联网媒体技术,情境计算和人工智能系统的开发,整个社会进入了以物联网、云计算等信息技术为终端的跨媒体时代。特别是大数据时代的到来,直接影响到人的思想、行为等各个方面,改变着人们的生活方式和审美习惯。在电影叙事学中形成了新的数据库叙事方式,呈现出反线性的叙事特征。     

面向模式的文本数据描述模型

实际应用中常有从非结构化文本中提取符合指定模式信息的需求。在分析了使用正则表达式处理这类问题的缺陷之后,提出了一种面向模式的文本数据描述模型,将模式分为终端模式、结构体模式、联合体模式和数组模式,并详细介绍了各模式在文本匹配以及数据映射中的作用,最后通过相应的示例演示了模型的结构性与便利性。     

基于论文文本大数据挖掘的评价因子取值方法探索——以历史文化村镇保护评价为例

以历史文化村镇保护为案例，研究以论文文本大数据为数据源，采用文本挖掘技术和统计学原理进行评价因子取值的新方法。开放性的知网大数据可以为专家评价研究提供近似全数据样本和分析平台，可以提高主观评价的信度和效度。摸索出一套专家论文数据采集、清洗和去噪的方法，自主开发软件，以智能化的方式筛选出对评价因子研究有价值的专业词汇，并进行归类整理，得出历史文化村镇保护专家评价表及热点走势分析。     

复杂背景下文本检测研究

在复杂背景下,图像中的文本对于整个图像的语义理解、图像检索、图像识别等应用具有非常重要的作用,有广阔的发展空间,而要获取图像中的文本就需要利用文本检测方法。在搜集整理当前文本检测研究成果的基础上,对文本检测基本方法进行了分类和探讨。分别从基于特征提取、基于机器学习以及基于这两者相结合方法这三个方面对文本检测方法进行详细的阐述;接下来介绍了两种较通用的文本检测结果的评价方法。此外还通过实例分析了各种检测方法的优点和不足,在此基础上,为文本检测的进一步发展提供了建议。     

项目后学习:环境影响后评价报告文本挖掘与分析

项目后评价报告包含了大量的容易被忽视的隐性经验知识,是组织学习的重要知识来源。提出了一种基于LDA主题挖掘模型的经验学习方法,运用该方法,以环境影响后评价报告为数据来源,R语言作为分析工具,对隐含在项目环境影响后评价报告中的关键经验知识进行挖掘和分析;通过对重要主题进行筛选来明确样本所讨论的内容,对文档分类以明确样本每篇文档中所重点研究的内容,发现不同文档间的相似点;通过关键主题词分析,得出6条解决环境问题的重要经验知识,即预先制定全面的应急措施、从根源入手解决环境问题、实时关注作业区动态、从项目设备入手降低环境影响、重视沟通、考虑位置因素等;通过绘制主题关系网络图,不仅可以清楚主题间的关系,进一步可以得出隐含类环境经验知识主要来源于与"事故"相关的事件和项目本身。