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融合多层次语言信息的文本蕴涵识别方法研究 学位论文
, 中国科学院自动化研究所: 中国科学院自动化研究所, 2020
作者:  杜倩龙
Adobe PDF(7524Kb)  |  收藏  |  浏览/下载:223/14  |  提交时间:2021/02/25
文本蕴涵识别  词义消歧  依存句法结构信息  自然语言推理  
融合多源信息的神经机器翻译方法研究 学位论文
工学博士, 北京市海淀区中关村东路95号: 中国科学院自动化研究所, 2020
作者:  周龙
Adobe PDF(10375Kb)  |  收藏  |  浏览/下载:277/22  |  提交时间:2020/06/23
神经机器翻译,统计机器翻译,多源编码,双向解码  
融合多语言信息的神经机器翻译方法研究 学位论文
, 远程答辩: 中国科学院大学, 2020
作者:  王亦宁
Adobe PDF(7972Kb)  |  收藏  |  浏览/下载:239/5  |  提交时间:2020/06/12
神经机器翻译,独立信息,通用信息,同步交互解码  
增强译文忠实度的神经机器翻译方法研究 学位论文
, 中国科学院自动化研究所智能化大厦: 中国科学院自动化研究所, 2019
作者:  赵阳
Adobe PDF(3643Kb)  |  收藏  |  浏览/下载:470/12  |  提交时间:2019/06/20
神经机器翻译  忠实度  词汇翻译表  短语翻译表  翻译熵  
神经网络机器翻译中的数据优化方法研究 学位论文
, 北京: 中国科学院研究生院, 2017
作者:  李小青
Adobe PDF(2381Kb)  |  收藏  |  浏览/下载:561/13  |  提交时间:2017/01/16
神经网络机器翻译  相似度模型  在线学习  注意力机制  
融合多种谓词信息的语义角色标注方法研究 学位论文
, 北京: 中国科学院研究生院, 2016
作者:  杨海彤
Adobe PDF(1455Kb)  |  收藏  |  浏览/下载:296/5  |  提交时间:2016/07/05
语义角色标注  谓词先验信息  多谓词信息  双语谓词  双语语义角色标  对偶分解  
融合翻译记忆的统计机器翻译方法研究 学位论文
, 中国科学院自动化研究所: 中国科学院大学, 2013
作者:  汪昆
Adobe PDF(2061Kb)  |  收藏  |  浏览/下载:328/0  |  提交时间:2015/09/02
翻译记忆  统计机器翻译  基于短语的翻译模型  系统融合  Translation Memory  Statistical Machine Translation  Phrase-based Machine Translation  System IntegrationSystem Integration  
基于依存关系的短语结构句法分析与词对齐方法研究及实现 学位论文
, 中国科学院自动化研究所: 中国科学院大学, 2013
作者:  王志国
Adobe PDF(2464Kb)  |  收藏  |  浏览/下载:153/0  |  提交时间:2015/09/02
词对齐  词图  短语结构句法分析  依存关系  依存连贯性  Word Alignment  Lattice  Phrase Structure Parsing  Dependency Relation  Dependency Cohesion  
鲁棒的语义角色标注方法研究 学位论文
, 中国科学院自动化研究所: 中国科学院研究生院, 2012
作者:  庄涛
Adobe PDF(1124Kb)  |  收藏  |  浏览/下载:285/0  |  提交时间:2015/09/02
语义角色标注系统融合  双语语义角色标注联合推断  论元对齐  领域适应  隐含特征表示  Semantic Role Labeling System Combination  Joint Inference For Bilingual Semantic Role Labeling  Argument Alignment  Domain Adaptation  Latent Feature Representation  
基于语言知识和集成学习的情感文本分类方法研究 学位论文
, 中国科学院自动化研究所: 中国科学院研究生院, 2011
作者:  夏睿
Adobe PDF(839Kb)  |  收藏  |  浏览/下载:203/1  |  提交时间:2015/09/02
文本情感分析  情感文本分类  语言知识  集成学习  迁移学习  Sentiment Analyisis  Sentiment Classification  Language Knowledge  Ensemble Learning  Transfer Learning