我要投稿 查看投稿进度
学术期刊
在线客服
客服电话：400-188-5008
客服邮箱：service@ccnpub.com
投诉举报：feedback@ccnpub.com
人工客服

工作时间（9：00-18：00）
官方公众号

科技成果·全球共享

请选择 目标期刊

基于LambdaMART算法的微信公众号排序 下载：24 浏览：207

渠北浚1 白宇1 蔡东风1 陈建军2 《中文研究》 2019年10期

摘要:
随着移动应用的普及，微信公众号已经成为人们获取信息的重要来源之一。微信公众号排序是获取优质信息、节约信息管理成本的必要手段。现有的公众号排序方法主要是对总阅读数、总点赞数等量化指标进行人工经验赋权得到排序结果，忽略了文章内容对公众号选择的影响。该文在保留量化指标的基础上，提出了主题垂直性、发文稳定性、主题覆盖率和主题相关性等微信篇章排序特征，使用LambdaMART算法针对上述特征集合进行排序学习，并通过主成分分析进行特征选择优化。实验结果表明，在公众号排序方面，LambdaMART方法优于现有其他方法，相关实验也证明了基于微信篇章内容分析特征的有效性。

基于双语短语约束的交互式机器翻译方法 下载：20 浏览：402

徐萍 叶娜 吴闯 张桂平 《中文研究》 2018年6期

摘要:
交互式机器翻译(Interactive Machine Translation，IMT)是一种通过机器翻译系统与译员之间的相互作用指导计算机解码并改善输出译文质量的技术。目前主流的IMT方法使用译员确定的前缀作为唯一约束指导解码，交互方式受限，交互效率低。该文从交互方式和解码算法两个方面对IMT方法进行改进。在交互方式方面，允许译员译前从短语译项列表中为源语言短语选择正确译项。该文还提出了基于短语表的多样性排序算法，来提高短语候选译项的多样性，并根据译员的翻译认知过程设计交互界面，改善译员在翻译过程中的用户体验。在解码算法方面，将双语短语与前缀一同作为约束参与指导解码过程，提高翻译假设评价和过滤的准确性。在LDC汉英平行语料上进行了人工评测，实验结果表明该方法较传统的IMT方法能够减轻译员的认知负担，减少翻译时间，提升翻译效率。

基于知网相关概念场的中文词向量 下载：37 浏览：299

冯煜博1 蔡东风1 宋彦2 《当代中文学刊》 2020年7期

摘要:
词向量是词的低维稠密实数向量表示,在自然语言处理的各项任务中都扮演了重要角色。目前词向量大多都是通过构造神经网络模型,在大规模语料库上以无监督学习的方式训练得到,这样的模型存在着两个问题:一是低频词词向量的语义表示质量较差;二是忽视了知识库可以对该模型提供的帮助。该文提出了利用知网相关概念场来提升词向量语义表示质量的模型。实验结果表明,在词语相似度任务、词语相关度任务和词语类比任务上,该模型使得斯皮尔曼相关性系数和准确率都得到了显著的提升。

航空术语语义知识库辅助构建方法 下载：46 浏览：250

王思博 王裴岩 张桂平 《当代中文学刊》 2018年10期

摘要:
语义知识库是自然语言处理任务的基础性资源,广泛应用于语义计算和语义推理等任务。现有的大规模语义知识库基本都是通用型知识库,缺乏特定领域的语义知识。为了弥补这种不足,该文基于HowNet的语义理论体系,提出了一种辅助构建航空术语语义知识库的方法。该方法根据航空术语的特点将辅助构建分成四个关键过程,构建了2 000条术语概念描述(DEF)。最后通过对人工标注的术语间相似度与根据术语DEF计算的术语间相似度结果的对比,验证了该构建方法的有效性。
[1/1]
|<
<
1
>
>|
在线客服：：点击联系客服
联系电话：：400-188-5008
客服邮箱：：service@ccnpub.com
投诉举报：：feedback@ccnpub.com
人工客服

工作时间（9：00-18：00）
官方公众号

科技成果·全球共享