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国际计算语言学大会(International Conference on Computational Linguistics,COLING)是计算语言学领域重要的国际会议之一,同时也是该领域关注方向最全面的国际会议.该会议每两年举办一次,第22届COLING会议于2008年8月18~22日在英国第二大城市曼彻斯特成功举行.这也是该会议自1965年创办以来第一次在英国召开. 相似文献
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A Substitution-Translation-Restoration Framework for Handling Unknown Words in Statistical Machine Translation 下载免费PDF全文
Unknown words are one of the key factors that greatly affect the translation quality.Traditionally, nearly all the related researches focus on obtaining the translation of the unknown words.However, these approaches have two disadvantages.On the one hand, they usually rely on many additional resources such as bilingual web data;on the other hand, they cannot guarantee good reordering and lexical selection of surrounding words.This paper gives a new perspective on handling unknown words in statistical machine translation (SMT).Instead of making great efforts to find the translation of unknown words, we focus on determining the semantic function of the unknown word in the test sentence and keeping the semantic function unchanged in the translation process.In this way, unknown words can help the phrase reordering and lexical selection of their surrounding words even though they still remain untranslated.In order to determine the semantic function of an unknown word, we employ the distributional semantic model and the bidirectional language model.Extensive experiments on both phrase-based and linguistically syntax-based SMT models in Chinese-to-English translation show that our method can substantially improve the translation quality. 相似文献
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二氧化碳储能(CES)技术是基于压缩空气储能(CAES)和Brayton发电循环的一种新型物理储能技术,具有储能密度大、运行寿命长、系统设备紧凑等优势,具有较好的发展和应用前景。本文介绍了典型二氧化碳储能系统的工作原理和基本特征,指出了系统循环效率(RTE)、储能密度(ESD)的计算方式和评价效果;通过对近期相关国内外文献的讨论,结合二氧化碳储能技术的发展进程,重点梳理了二氧化碳电热储能(TE-CES)、跨临界二氧化碳储能(TC-CES)、超临界二氧化碳储能(SC-CES)、液态二氧化碳储能(LCES)和耦合其他能源系统的二氧化碳储能系统的研究进展,指出了不同系统的优势、不足及适应性应用场景;总结了二氧化碳储能的研究方向、关键技术和主要挑战,最后分析了二氧化碳储能技术在技术研发和面向多场景应用两个层面上的发展前景。综合分析表明,目前二氧化碳储能技术相关研究方兴未艾,且较多为理论研究,还需要进一步朝着系统优化设计、实验验证和产业化应用方向发展,二氧化碳储能技术有望在未来电力储能市场中获得较大发展空间。 相似文献
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国际计算语言学大会(International Conferenceon Computational Linguistics,COLING)是计算语言学领域重要的国际会议之一,同时也是该领域关注方向最全面的国际会议。该会议每两年举办一次,第22届COLING会议于2008年8月18~22日在英国第二大城市曼彻斯特成功举行。这也是该会议 相似文献
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分析了目前我国水样总α、总β放射性测量相关标准规定方法实际应用中存在的问题,提出相应的解决办法。 ①标准未对样品采集和制备之间以及样品制备和测量之间的时间间隔作出规定,对于地下水或岩层渗水等224Ra含量较高的样品应在采样后48 h内尽快分析,以准确判断其总α水平; ②水样残渣量过高时,会影响测量结果的准确性,可采取延长测量时间、使用大面积测量盘的方式降低探测限; ③标准没有规定使用哪种α源测定低本底测量仪α道对β道的串道比,为避免使用不同α源导致的串道比差异,可使用串道比较低的固体闪烁探测器、半导体探测器的低本底测量仪测量样品,或者使用铝箔、纸片等屏蔽α射线,减少α道对β道的串道影响。 相似文献
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范畴标注是组合范畴语法解析中的子任务之一,可用于提高解析器的效率和性能.传统的最大熵模型需要手工定义特征模板,神经网络则通过隐含层学习到离散特征的分布式表示,从而自动提取分类需要的特征.引入该模型来解决该问题,在原有神经语言模型的基础上加入了向量化的词性表示层和范畴表示层,并通过反向传播自动更新词向量、词性向量和范畴向量,学习到它们的分布式表示.此外,在预测时采用束搜索的序列解码方式来引入标签之间的依赖信息.实验结果表明,这两种改进都能提升模型的性能,使其在范畴标注任务上比传统的最大熵模型效果要好(提升1%). 相似文献