级联中文组块识别

基于统计方法的中文组块研究大多借鉴CoNLL2000英文组块的思想,建立了组块表示的BIO模型,并将组块识别任务作为一种为词序列标注的多分类问题．为降低分类复杂度,采取了一种分解识别法,即先识别组块的边界,再进行组块类别判定．基于条件随机场(CRF)构建了级联组块识别器,实验数据集采用宾州大学中文树库(CTB5.1)．在特征选择上,借鉴了中文分词特征选择的方法．5倍交叉验证的实验结果为：组块边界识别的F1值为95.05%;类型识别的准确率为99.43%;整体F1值为93.58%．该方法提高了系统性能,缩短了学习器的训练时间．     

使用SVMs进行汉语浅层分析

提出了基于support vector machines（SVMs）的汉语浅层分析方法,并且为描述整个层次短语结构定义了10种汉语组块类型. 与其他机器学习方法相比,该方法能自动选择对浅层分析有用特征,并能选择出有效的特征组合,较以前的研究可反映识别方向、特征模板、核函数、多分类方法及其组合对基于SVMs的汉语浅层分析性能的影响. 在开放语料Chinese TreeBank 上, Precision、 Recall和 FB1平均达到了95.36％、97.30％和96.32％.     

交互结构最优化算法中辅助问题的相关性

为了进一步提高交互结构最优化算法的分类效果,提出了辅助问题选择的相关性原则. 以汉语语块分析和汉语语义角色标注任务为例,构造了多种不同类型的辅助问题. 实验结果表明,所构造的辅助问题能够帮助目标问题取得较好的分类效果.      

探索神经网络深度学习的教学

深度学习是智能科学与技术领域最新的一个突破性进展,将深度学习的基本概念、模型、方法等引入智能科学与技术课程已经迫在眉睫。文章探讨如何在本科生与研究生课程中有效开展深度学习教学,将智能领域这一最新研究成果介绍给极具创新精神的本科生和研究生群体,以期能够较早地接触到学科前沿,提升对于智能科学与技术的学科兴趣,激发创新精神。     

芯片识别定位系统中LED光源的应用研究

介绍了LED光源在芯片识别定位系统中的应用。根据CCD的光谱灵敏度曲线和芯片的材料特点以及光学特性,采用不同颜色、不同类型的LED光源进行图像采集,通过归一化相关匹配算法对实验图片进行模板匹配分析,得出匹配得分最高的结果,选择适合此类材料的光源。     

认知语言学的两个问题

提出了认知语言学研究必须面对和解决的两个问题：（１）在语言研究中引入认知是本质上必要的吗？如果是，那么，（２）这种引入是如何可能的呢？本文力图从心理、生理以及认识论等多方面来回答这两个问题，我们认为：语言运用是综合语言能力与认知能力的结果，完备的语言运用只有在认知意义下才是自足的。而在认知与语言发生关系的过程中，概念结构起着中心作用，它一方面为语言形式提供认知内容，另一方面又制约语言形式。     

联合分类与匹配的FAQ问答模型

文本分类或文本匹配是解决基于常见问题和解答（FAQ）问答的2个途径.单独使用分类方法不能有效利用标准问题本身的信息,而单独使用匹配方法时,负样本的选择很困难,为此,提出一类将文本分类和文本匹配方法相结合的模型,不仅能选择真正需要区分的负例,并且能够有效利用标准问题的信息.实验结果表明,提出的模型在多个FAQ问答数据上能达到最好性能.     

通过检测语义分歧识别无答案问题

机器阅读理解中存在无法仅从给定文档中获取问题答案的特殊情况,为此,基于语义冲突检测的机器阅读理解网络（SCDNet）提出应通过检测问题与文档内容之间的语义分歧来识别这种情况.经分析发现,文档无法为问题提供答案的根本原因主要分为两类：一是文档中不包含问题所需的语义信息;二是二者包含的语义成分之间存在分歧.据此推断,可以通过检测文档语义信息是否全面涵盖问题所需的信息来识别问题是否可由文档信息给出回答.此外,通过在损失函数中加入答案文本长度惩罚项,网络优化目标函数更接近评测指标,系统性能得到提升.网络模型使用联合训练模型建模无答案的问题识别与答案抽取2个子任务,并使用端到端的方式训练.实验结果证明,其对无答案问题类别预测的正确率超过了性能先进的基线模型SAN2.0,在SQuAD2.0数据集上取得了72.43的F1值和76.96的无答案问题识别正确率.     

中文高频词串的抽取及其在语言模型中的应用

为准确抽取语料库中的高频词串,使其能更好地应用于语言模型中,提出了一种基于字串切分度的中文高频词串(CFS)抽取算法,并用该算法抽取出的CFS分别建立一元和二元语言模型. 实验表明,基于CFS的语言模型能有效克服现有基于字和词的n元语法模型长距离相依性能较差的缺陷;同时,在模型困惑度、音字转换正确率上均优于已有基于净频次的CFS语言模型.     

基于实例的机器辅助写作翻译系统的介绍

提出了一种基于实例的机器辅助写作翻译方法，设计并实现了这个系统，用以辅助写作翻译过程，规范人与计算机的分工与协作。该系统可以对单词、词组，以及词的搭配给出更精确的翻译解释，实际应用的结果也表明，它能有效地帮助中/英文用户更流畅的书写和翻译英/中文，保证写作翻译的效率和质量。此系统具有文本搜索、对应片段搜索和翻译记忆管理工具，文本搜索工具允许用户查询已经翻译好的文本或参考文档；对应片段搜索工具帮助用户检索出一个单词或一种表达方式在源语言和目标语言中的对应翻译结果；翻译记忆管理工具保存了文本片段的在源语言和目标语言中的对应关系。