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[期刊] 情报科学
[作者]
丁亮 何彦青
【目的/意义】无论是统计机器翻译,还是神经机器翻译,训练数据通常来源复杂,主题多样,文体不一,与待翻译目标文本的领域不能保证完全一致,导致领域自适应问题。目前机器翻译的领域自适应方法大多用主题模型得到主题信息,将数据粗略划分为领域内(in-domain)和领域外(out-domain),缺乏更为明确的领域标签。【方法/过程】本研究采用中图分类号作为领域标签,采用两种方法对汉语句子进行自动领域标注领域:利用论文关键词和科技词系统等知识组织构建领域知识库的领域标注方法;训练卷积神经网络的深度学习的领域标注方法
[期刊] 财会月刊
[作者]
李承犁 严承希 徐思昊
通过对CNKI 2012～2019年引文数据集的发表年、关键词和机构等元数据进行文本处理与分析,结合内容分析法、共词分析法及主题聚类建模等量化分析手段,从宏观与微观两个层面对我国业财融合策略在不同经济行业和领域机构所呈现的热点方向和主题分布特征进行深入挖掘和分析。研究发现:业财融合在不同领域行业的侧重点以及理论与实务研究方面既有一定的联系,也存在一定的差异。
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
何超 张玉峰
针对传统的中文文本特征提取算法存在的语义丢失和语义缺乏问题,设计了融合领域本体的中文文本语义特征提取算法。该算法利用基于种子—扩展机制的关键词识别与提取算法解决传统算法中利用分词工具进行关键词提取所产生的语义丢失问题;利用基于领域本体的文本概念特征语义映射与聚合算法解决传统算法中利用向量空间模型进行文本表示所产生的高维和语义缺乏问题。实验结果表明,该算法取得了很好的预期效果,能够显著提高文本特征提取的深度和准确性。
关键词：
文本语义特征 领域本体 算法
[期刊] 中国科技论坛
[作者]
李静 程文娟 杨超宇
本文针对我国网络安全的实际情况,给出获取、利用Web网络中关键信息的系统模型。通过对Web网页搜索引擎、机器翻译、语料数据库自动建立等技术的研究,讨论构建基于机器翻译的跨语言网络信息安全主动防御模型。通过该模型获取、利用其他国家网络中关键信息,从而能够争取信息的获取权、控制权和使用权。
关键词：
网络信息安全 信息挖掘 机器翻译 语料库
[期刊] 情报学报
[作者]
余传明 李浩男 安璐
随着大数据的迅速发展,知识网络在不同语言、不同领域和不同模态等情境下呈现高度多样性和复杂性,如何对齐与整合多源情境下的异构知识网络,成为研究者所面临的严峻挑战。本文在知识网络深度表示学习的基础上,提出一种由知识网络构建、跨语言网络表示学习和统计机器学习三个模块构成的知识网络对齐(knowledge network alignment,KNA)模型。为验证模型的有效性,在中英文双语知识网络数据集上开展实证研究,借助于网络表示学习算法将异构知识网络表征到同一空间,利用已知的对齐链接来训练统计机器学习模型,并通过模型来预测未知的节点对齐链接。KNA模型在跨语言共词网络对齐任务中取得Precision@1值为0.7731,高于基线方法 (0.6806),验证了KNA模型在跨语言知识网络对齐上的有效性。研究结果对于改进知识网络的节点对齐效果,促进多源情境下的异构知识网络融合具有重要意义。
[期刊] 图书情报工作
[作者]
何彦青 刘建辉 屈鹏 李颖 徐红姣
鉴于专利术语的翻译要求高度的准确性和专业性,而专利术语的自动获取翻译对于机器翻译、词典自动编纂、跨语言信息检索等自然语言处理具有重要的实用价值,从双语的专利摘要中分别抽取术语,之后融合多术语识别方法,采用规则翻译和统计机器翻译来动态地辅助词汇化方法进行术语对齐,以期尽可能多地在双语的专利文献中获取准确的专利术语翻译对。在专利文摘中进行实验验证的结果是:专利术语翻译对的准确率达到80%。
关键词：
机器翻译 术语识别 术语对齐
[期刊] 沈阳农业大学学报
[作者]
李娜 邓寒冰 朴在林 谭东明 杨萍 刘君
随着信息技术的快速发展，农业知识和数据在互联网中呈现爆发式增长，如何实现农业信息的精准推送是农业信息化领域所面临的重要问题。为此，提出一种面向农业领域知识的自适应决策模型，设计了面向农业领域知识的思维决策模型ＡＫＤＭ（Ａｇｒｉｃｕｌｔｕｒｅ ＫｎｏｗｌｅＤｇｅ Ｄｅｃｉｓｉｏｎ－ＭＡＫｉｎｇ ＭｏＤｅｌ），利用软件Ａｇｅｎｔ主动采集网络环境中的知识信息，基于信息内容来推理、分析并导出结果，进而指导知识推送行为。结果表明：将农业本体知识转换成信念、愿望和意图集合，同时利用三者之间的决策推理关系指导知识推送行为，可以实现基于农业领域知识的自适应决策推理过程，且涉及的试验过程为实现农业信息的个性化智．．．
[期刊] 图书馆学研究
[作者]
张坤 王文韬 谢阳群
旨在理清图书情报领域机器学习的研究现状,为未来机器学习在图书情报领域的深入开展提供实践探索和理论研究方面的参考。文章从机器学习的相关概念、图书情报领域内机器学习的研究热点主题以及机器学习在图书情报领域发展面临的机遇与挑战三个方面展开论述。研究表明,当前图书情报领域机器学习的研究热点主题主要集中在个性化推荐服务、智能信息检索和自动文本分类三个方面,图书情报领域机器学习的发展迎来了政策及战略红利,新信息技术迅猛发展和新算法效应所带来的发展机遇,也面临着摩尔定律及香农定理接近尾声的理论障碍和数据资源不够开放及专
关键词：
机器学习 深度学习 增强学习
[期刊] 图书情报工作
[作者]
周源 董放 刘宇飞
[目的/意义]技术融合是新兴产业形成和发展的驱动力,而知识融合是技术融合的前提,对知识融合过程进行研究,对于引导新兴产业形成和发展具有重要意义。[方法/过程]首先根据现有的研究构建一个采用论文引用网络表征知识融合过程的理论模型,其次根据知识融合过程每个阶段论文引用网络的特征设计验证方法,最后以融合新兴生物信息领域为例进行实证分析。[结果/结论]生物信息领域的实证分析结果表明理论模型的有效性,可为研究知识融合过程提供一种新的方法。
关键词：
知识融合 知识流动 引用网络 新兴领域
[期刊] 情报学报
[作者]
余传明 王峰 安璐
为了解决领域知识融合过程中所带来的冗余和不一致问题,本文从知识图谱视角研究领域知识对齐。在知识图谱深度表示学习的基础上,提出了一种新的知识图谱对齐(knowledge graph alignment,KGA)模型。为验证模型的有效性,在异构知识图谱和跨语言知识图谱的相关数据集上进行对比实验。在异构数据集上,相比于传统的MTransE和IPTransE,KGA模型的Hits@1指标值最高提升了6.40%,MRR指标值最高提升了6.30%;在跨语言数据集上,模型的Hits@1指标值最高提升了9.66%,MRR指标值最高提升了9.60%。实验结果表明,KGA模型在领域知识对齐上的效果优于传统领域知识对齐方法。研究结果对于改进知识图谱实体对齐效果,提升领域知识的覆盖率和正确率,促进知识图谱在情报学领域的应用具有重要意义。
[期刊] 图书馆论坛
[作者]
吴梦成 林立涛 胡蝶 刘畅 黄水清 孟凯 王东波
中国存世典籍成书于不同时代，典籍文本的语体风格及内容均具有时代性。文章以古代汉语到现代汉语的机器翻译为切入点，探究典籍文本的时代特征及其对中国古代典籍机器翻译的影响，提出针对不同历史时期训练翻译模型的策略，以提高古文翻译质量。以《二十四史全译》为研究语料，将语料划分为远古、中古、近古三个时期，从计算人文视角利用统计计量的方法对不同历史时期典籍文本的词频、词性、依存关系进行比较分析；在数据增强的基础上，利用每个时期的语料分别训练多种机器翻译模型并比较翻译效果。研究发现：典籍文本存在时代特征差异，并会对机器翻译效果产生显著影响；针对不同时期典籍文本分别训练机器翻译模型，能够提高古文翻译的准确性和流畅性。
[期刊] 情报学报
[作者]
张民 李生 赵铁军 周明 邱祥辉 毛成江
本文论述了ＣＥＭＴ－Ⅲ型汉英机器翻译系统的理论设计和实现情况，主要阐述了系统的语言模型、总体结构和设计思想，以及系统在开发实践过程中所遇到的语言学工程和计算机知识处理等方面的问题及其解决办法，并对系统的各个组成部分的设计原理和技术特点做了详细描述。
[期刊] 情报学报
[作者]
王海峰 李生 赵铁军 杨彦 荀恩东 张民
本文将经验主义方法与传统的基于规则的理性主义体系结合起来，提出了一种面向实例、基于模式的机器翻译路线，并在这一翻译路线的指导下，以分析与生成一体、面向生成为基本实现策略，实现了一个面向汉英日常用语的汉英双向机器翻译系统ＢＴ８６３。
关键词：
机器翻译,模式,实例
[期刊] 情报学报
[作者]
谢金宝 孙岗 杨振宇
本文比较各种机器翻译方法的特点，借鉴短语结构、ＧＰＳＧ、ＨＰＳＧ和语料库等计算语言学理论，采用以单词为核心的方法，建立一组以１０００单词为背景的英汉翻译规则，并实现以单词规则、通用规则为准，进行英汉翻译的机译系统。本文还对机译系统构成、设计、词典结构等技术问题进行了探讨，并提出一套规则和结点的评价方法，为消除机器翻译中的句法歧义做了有益的尝试。
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
时中一
简述了机器翻译的３个发展阶段，介绍了世界各国机器翻译系统开发和实用化的情况。提出了机器翻译系统实用化面临的问题以及相应对策。最后介绍了机器翻译的发展动向。
关键词：
机器翻译 自然语言处理 电子辞典
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