英文测绘知识保障系统设计与实现

目前院校尚缺乏专门的英文测绘类知识保障系统可供利用,英文测绘资源的查找和使用极其不便.系统是由测绘相关文献组成的知识库系统,为高校测绘及其相关学科的文献资源需求提供了较好保障.     

《信息安全与技术》杂志文稿要求

1.文稿应具备学术性、专业性.创新性、科学性.务求主题突出、论据充分、文字精炼、数据可靠,有较高的学术水平、专业水平和实用价值。2.文稿的篇幅(含摘要、图、表、参号文献等)不超过6000字。3.文稿结构一般为题名、作者姓名.单位(邮编)、摘要、关键词.中图分类号、文献标识码、引言、正文、参考文献.基金项目、作者简介;其中,题名、作者姓名、单位.摘要.关键词要译成英文。4.中文题名不得超过16字,英文题名实词不得超过10个。中文摘要应在150-200字,关键词3-     

计算机专业英语教学改革方法的探讨

对于计算机专业学生或从业者来说,英语的使用频率远远高于其他非语言类学科,其专业特点要求他们必须能够熟练地阅读计算机英文文献,才能更快和更透彻地理解和掌握计算机技术,尤其是专业领域内的前沿知识和最新软件。本文从多年的专业英语教学实际情况出发,提出更细致的计算机专业英语的课程目标,结合学科特点,探讨计算机专业英语教学方法上的改革,旨在实际教学中帮助教师和学生能更好的互动,让学生掌握专业英语的使用。     

Java到.NET的转换利器——JLCA

我当 IT 图书的兼职翻译者,已经有好长的一段时间了。我觉得,在信息产业当一个译者需要有三种技能:第一,英文能力第二,中文能力第三,专业能力如果你问起这三者何者较重要,我认为依序是:专业能力大于中文能力大于英文能力。英文的听说读写不用样样精通,只要看得懂基本的英文句子就可以,反正随时可以查字典。中文能力就比英文能力重要了,表达成中文句子时,需要信、雅、达。而专业能力又比中文能力重要一些,特别是在文章的技术门坎很高时。     

《信息安全与技术》杂志文稿要求

正1.文稿应具备学术性、专业性、创新性、科学性,务求主题突出、论据充分、文字精炼、数据可靠,有较高的学术水平.专业水平和实用价值。2.文稿的篇幅(含摘要、图、表、参号文献等)不超过6000字。3.文稿结构一般为题名、作者姓名、单位(邮编)、摘要、关键词、中图分类号、文献标识码、引言、正文、参考文献、基金项目、作者简介:其中,题名、作者姓名、单位、摘要、关键词要译成英文。     

《信息安全与技术》杂志文稿要求

<正>1.文稿应具备学术性、专业性、创新性、科学性,务求主题突出、论据充分、文字精炼、数据可靠,有较高的学术水平、专业水平和实用价值。2.文稿的篇幅(含摘要、图、表、参号文献等)不超过7000字。3.文稿结构一般为题名、作者姓名、单位(邮编)、摘要、关键词、中图分类号、引言、正文、参考文献以及上述各项的英文译文。4.中文题名不得超过20字,英文题名实词不得超过10个。中文摘要应在150—250字,关键词3—     

《信息安全与技术》杂志文稿要求

正1.文稿应具备学术性、专业性、创新性、科学性,务求主题突出、论据充分、文字精炼、数据可靠,有较高的学术水平、专业水平和实用价值。2.文稿的篇幅(含摘要、图、表、参号文献等)不超过6000字。3.文稿结构一般为题名、作者姓名、单位(邮编)、摘要、关键词、中图分类号、文献标识码、引言、正文、参考文献、基金项目、作者简介:其中,题名、作者姓名、单位、摘要、关键词要译成英文。4.中文题名不得超过16字,英文题名实词不得超过10个。中文摘要应在150-200字,关键词3-5个。摘要必须拥有与论文同等量的主要信息,包括目的、方法、结果、结论等四要素;以提供梗概     

《信息安全与技术》杂志文稿要求

正1.文稿应具备学术性、专业性、创新性、科学性、务求主题突出、论据充分、文字精炼、数据可靠,有较高的学术水平、专业水平和实用价值。2.文稿的篇幅(含摘要、图、表、参号文献等)不超过6000字。3.文稿结构一般为题名、作者姓名、单位(邮编)、摘要、关键词、中图分类号、文献标识码、引言、正文、参考文献、基金项目、作者简介;其中、题名、作者姓名、单位、摘要、关键词要译成英文。4.中文题名不得超过16字,英文题名实词不得超过10个。中文摘要应在150—200字,关键词3—5个。摘要必须拥有与论文同等量的主要信息,包括目的、方法、结果、结论等四要素;以提供梗概     

《信息安全与技术》杂志文稿要求

<正>1.文稿应具备学术性、专业性、创新性、科学性,务求主题突出、论据充分、文字精炼、数据可靠,有较高的学术水平、专业水平和实用价值。2、文稿的篇幅(含摘要、图、表、参号文献等)不超过7000字。3.文稿结构一般为题名、作者姓名、单位(邮编)、摘要、关键词、中图分类号、引言、正文、参考文献以及上述各项的英文译文。4.中文题名不得超过20字.英文题名实词不得超过10个。中文摘要应在150-250字,关健词3-8个。摘要     

《信息安全与技术》杂志文稿要求

正1.文稿应具备学术性、专业性、创新性、科学性,务求主题突出、论据充分、文字精炼、数据可靠,有较高的学术水平、专业水平和实用价值。2.文稿的篇幅(含摘要、图、表、参号文献等)不超过7000字。3.文稿结构一般为题名、作者姓名、单位(邮编)、摘要、关键词、中图分类号、引言、正文、参考文献以及上述各项的英文译文。     

低频词表示增强的低资源神经机器翻译

在神经机器翻译过程中,低频词是影响翻译模型性能的一个关键因素。由于低频词在数据集中出现次数较少,训练经常难以获得准确的低频词表示,该问题在低资源翻译中的影响更为突出。该文提出了一种低频词表示增强的低资源神经机器翻译方法。该方法的核心思想是利用单语数据上下文信息来学习低频词的概率分布,并根据该分布重新计算低频词的词嵌入,然后在所得词嵌入的基础上重新训练Transformer模型,从而有效缓解低频词表示不准确问题。该文分别在汉越和汉蒙两个语言对四个方向上分别进行实验,实验结果表明,该文提出的方法相对于基线模型均有显著的性能提升。     

汉英专利机器翻译中动-介兼类词自动识别

兼类词在汉语专利语料中分布普遍。面向汉英专利机器翻译提出了一种基于规则的动-介兼类词识别方法。根据边界感知原则和兼类词的句法语义属性以及周围的语境信息,设计了一系列兼类排歧规则,同时分别提出了兼类词识别为动词或介词的策略,并以形式化的规则加以描述。相关实验测试表明提出的方法可以有效地识别动-介兼类词语,对改善翻译系统的翻译结果也有帮助。     

一种基于实例的汉英机器翻译策略

介绍了一种基于实例的汉英机器翻译策略,重点讨论了汉英双语语料库的设计和基于该语料库的汉语句子的匹配算法。在进行汉语句子的匹配时,根据汉语的特点直接采用汉字的匹配,而没有进行汉语句子的分词。另外,匹配时确定匹配片断的边界也是基于实例机器翻译的难点之一,在这方面也采取了相应的解决方法。没有对翻译句子的连接装配进行更深入的研究,这是因为该翻译策略是用于多翻译引擎系统的,它要与其它翻译策略配合使用,以提高翻译结果的正确率。基于实例的机器翻译需要大量的双语语料库作为翻译时的依据,而人工建设大型语料库费时费力,所以尝试采用计算机进行汉英双语语料库的自动建立,包括篇章对齐和单词级的对齐。     

WNCT:一种WordNet概念自动翻译方法

WordNet是在自然语言处理领域有重要作用的英语词汇知识库,该文提出了一种将WordNet中词汇概念自动翻译为中文的方法。首先,利用电子词典和术语翻译工具将英语词汇在义项的粒度上翻译为中文;其次,将特定概念中词汇的正确义项选择看作分类问题,归纳出基于翻译唯一性、概念内和概念间翻译交集、中文短语结构规则,以及基于PMI的翻译相关性共12个特征,训练分类模型实现正确义项的选择。实验结果表明,该方法对WordNet 3.0中概念翻译的覆盖率为85.21%,准确率为81.37%。     

基于平行语料和翻译概率的多语种词对齐方法

为了实现多语种词对齐,该文提出一种以点互信息为基础的翻译概率作为改进的多语种单词关联强度度量方法。首先,论证了在服从Zipf定律的普通频级词区域,单词间关联强度的点互信息度量法可简化为翻译概率;其次,对汉语、英语、朝鲜语平行语料进行句子对齐、分词和去停用词等预处理后计算平行语料单词之间的翻译概率,取翻译概率最高的前k个词作为候选翻译词,并通过优化处理提高了词对齐准确率。实验结果表明,该方法可以不完全依赖语料规模,在小规模语料中取得94%以上的准确率,为跨语言小众文献及低资源语言词对齐提供了技术基础。     

基于神经网络迁移学习的蒙汉机器翻译方法

针对蒙汉神经机器翻译过程中出现严重未登录词的问题,利用字节编码技术对蒙汉平行语料进行预处理,实验结果表明字节对编码技术有效缓解了未登录词现象。同时,为缓解蒙汉平行语料不足问题,将迁移学习策略应用到在蒙汉神经机器翻译中,实验结果表明最终的翻译译文提高了1.6个BLEU值。另外,考虑到在神经机器翻译模型中的双语词向量的质量对最终的翻译译文质量有较大影响,将基于Word2vec预训练得到的词向量嵌入到蒙汉神经机器翻译模型中,实验结果表明译文提升了0.6个BLEU值。     

汉维统计机器翻译中的形态学处理

针对汉语和维吾尔语语序差别(前者是主-谓-宾结构,后者是主-宾-谓结构)及形态差别较大的问题,通过编写调序规则将汉语调整为主-宾-谓结构,将维吾尔语单词切分为词干、词缀等更小的词素单元来训练统计模型,同时测试词素的切分粒度对翻译性能的影响.实验结果表明,对汉语句法结构的调整及以词干、词缀等更小的词素形式参与训练可以有效...     

英中可比语料库中多词表达自动提取与对齐

多词表达（MWE）不仅用来提高当前机器翻译系统质量,而且也用于跨语言检索和数据挖掘等其他自然语言处理领域。为此,提出了基于语义模板与基于统计工具相结合的方法从三元组可比语料库中自动提取本族英语MWE。采用基于词表和分布方法计算词语间的相似度,扩大MWE覆盖范围。利用GIZA++对齐算法提取对译的中文MWE,依据统计方法计算互译概率信息,根据概率大小,选择最佳英汉MWE互译对。实验结果表明上述方法可以有效提高MWE提取和对齐的准确率。     

汉英短语翻译对的自动抽取

介绍从平行语料库中如何抽取双语短语翻译对。首先用统计模型正则期望从汉语专利语料库中抽取汉语短语。抽取的短语利用统计知识和语言学知识来过滤,使得过滤后汉语短语的正确率较高;其次,利用词对齐工具Giza++从汉英平行语料库中抽取词汇对齐,在词汇对齐的基础上利用开源工具Moses抽取汉英短语对齐,根据短语对齐与抽取出的高质量汉语短语的交集来抽取候选的汉英互译的源语言短语;接着使用停用词、对数似然估计法LLR和上下文熵来对英语短语翻译进行过滤。实验结果表明,过滤后,抽取的汉语短语准确率为97.6%,汉英短语翻译对的准确率为92.4%。     

汉维/维汉统计机器翻译中若干问题研究

针对汉语和维吾尔语形态差别较大的特点,借助开源的Moses工具箱,通过各种翻译模型的对比及相关实验结果的分析,深入探讨了对汉维/维汉翻译有影响的各种因素,包括词对齐问题,汉维翻译中主语、谓语中心词、时态等的一致性问题,维汉翻译中OOV的问题,汉维句法结构差异问题。最后给出了提高汉维/维汉统计翻译性能的一些建议。