2015全国机器翻译研讨会ISTIC评测报告

中国科学技术信息研究所（ISTIC）机器翻译研发工程历史悠久,几经变迁。本文在回顾ISTIC机器翻译发展历史的基础上,介绍了最近参加第十一届全国机器翻译研讨会机器翻译评测（简称CWMT’2015）系统的具体表现。CWMT’2015评比中, ISTIC 参加了维汉、藏汉、蒙汉三个机器翻译评测项目。本文阐述了本单位机器翻译系统的实现框架以及实施细节,并分析了它们在评测数据上的性能表现。     

基于语义角色标注的专利主题提取研究

主题自动提取对于专利文献的信息挖掘具有重要的意义。引入语义角色标注信息来辅助自动提取专利文献主题,区别于已有的专利文本分析平台所采用的人工标注或模板方式。为了改善专利文献的语义角色标注,首先描述将专利文献长句自动拆分成简化句的方法;其次,对简化句进行语义角色标注;最后,综合利用简化句语义信息以及自建带语义框架的常用词表,对专利文献进行主题信息抽取,获得必要信息,从而证实本研究的实用价值。     

中文语义角色标注在情报分析领域的应用研究

语义角色标注(Semantic Role Labeling,简称SRL)作为自然语言处理的基础研究,其理论发展比较成熟,而应用层面的探究相对滞后.本文着眼于SRL在情报分析领域的应用,归纳了过去15年间的相关研究,分析了应用中的问题.最后,提出了中文SRL未来可应用的场景.