基于语音标签的语音浏览器

随着互联网的发展,Web已经成为获取各种信息的重要途径,但是并不是所有人都能享受互联网所带来的便利。针对某些不便于使用鼠标和键盘输入的情况,开发了一个基于语音的网页浏览系统。主要特点是通过采用给网页自动添加语音标签的方法来辅助用户与互联网的语音交互。该系统通过对互联网上的网页进行本地缓存并加入语音标签,对用户的语音输入进行引导和提示,实现了语音控制的网页浏览。     

基于知网的汉语语义实例库的建设与应用

为了解决有指导词义消歧任务中的知识源问题,提出并构建了一个基于知网的汉语词义实例库(CSIC),同时开发了一个语义标注平台(SenseTag)。该平台通过方便快捷的人机交互方式显著提高了实例库的建设效率和质量。利用条件随机场模型,从实例库中自动学习消歧知识,进行自动标准在随机选取的部分汉语高频多义词的词义消歧开放测试中,取得了平均正确率85%的较好效果。     

基于实体-属性框架的领域知识库构建

知识库是进行各种自然语言处理任务不可或缺的一项基础性的资源。而目前知识库的构建还是一个难点问题,尤其是以自动方式构建复杂的领域性知识库系统的研究还处于探索阶段。本文提出一种基于实体-属性框架的领域知识库自动构建方法,致力于利用航空百科辞典的信息自动获取术语之间的上下位关系及部分实体属性关系,其中,基于多策略的上下位关系术语对提取融合了后缀子串匹配、模板自动构建、实质提取三种方法,分别考虑了辞典中反映上下位关系的不同信息。其中模板自动构建方法,在无需人工标注语料的情况下获得了比较好的效果。属性提取部分采用了以人工标注语料为前提的模板匹配方法。实验表明,本文系统对术语上下位关系抽取的F值达到76.01%,对各个属性的抽取也达到了75%以上。     

协同翻译环境下辅助译文生成技术研究

在协同翻译过程中，辅助译文的质量是影响协同翻译效率的重要因素，而现有辅助译文生成方法并没有考虑用户对辅助译文的个性化需求。由此，提出了通过建立用户模型来提高辅助译文质量的研究思路，根据翻译知识库与用户知识库的相对熵的大小来决策为用户提供哪个模板。实验表明：在使用用户模型后，协同翻译的效率有了明显的提高。     

机场设备管理信息系统的设计

本文详细论述了珠海机场设备管理信息系统的构成。该系统由7个模块组成,其功能覆盖了珠海机场设备管理工作的所有内容,并融设备运行目标管理、设备安装和维修等网络计划管理为一体,是目前国内功能最强的一套机场设备管理信息系统。     

基于模式匹配的中文问答系统

网络信息的迅速增长,传统搜索引擎的不足,促使了人们对问答系统的研究。首先介绍了一些问答系统相关知识;然后重点介绍了我们设计开发的基于模式匹配技术的中文问答系统;最后使用该系统进行实验,并给出实验结果与分析。实验结果表明,基于模式匹配的中文问答系统是有效的。     

基于CFD和CSM耦合的通用静气弹分析方法

提出了一种适用于有限元精细化建模的流固耦合插值点选择方法,通过RBF(径向基函数)方法实现流固耦合面的数据交换,实现了基于CFD/CSM(computational fluid dynamics/computational structural mechanics)耦合的通用非线性静气弹分析方法。以HIRENASD(high Reynolds number aero-structural dynamics)风洞试验模型为验证对象,数值结果很好地与风洞试验结构变形、气动压力分布吻合,验证了所发展非线性CFD/CSM耦合静气弹求解器的精度。详细研究了HIRENASD模型在大迎角(AOA)流动下的静气动弹性特性,以及该模型弹性变形对机翼气动特性影响规律。研究表明:HIRENASD弹性模型变形后其升力小于刚性模型;在小迎角范围内刚性、弹性模型升力差随迎角增大呈线性增长;当迎角大于4°后,升力差先减小后基本保持不变,呈非线性关系。      

统计学习与知识发现

知识发现是将知识从隐性转化为显性的一个过程,它是知识管理的重要组成部分.为此阐述了利用统计学习的知识发现方法,以及统计学习中主要使用的分类学习,并强调了使用数据驱动指导知识构建的合理性和优越性,最后结合实例分析了几个主要的统计学习方法及其应用.     

一种用于专利主题词抽取的模板自动生成方法

专利主题词是用以表述发明或实用新型名称的技术关键词,专利主题词的抽取是专利技术方案信息抽取的第一步,是填充信息抽取结果模板的有效依据和填充子之一。将信息抽取技术应用于中文专利摘要文本,在充分分析了专利摘要文本和专利标题特点的基础上,采用无指导的方法构建信息抽取模板,进而完成专利主题词的抽取。实验表明,该方法获得了较好的抽取效果。     

在篇章中利用互信息识别命名实体的研究

命名实体(Named Entity)识别是中文信息处理的一个重要问题。NE的识别方法主要有两种,一种是基于规则的方法,另一种是基于统计或学习的方法。针对大量存在于网络信息中不规则书写的命名实体和商务领域中系列类型的命名实体,利用它们的特点,提出了在篇章中使用词与词之间的互信息来识别命名实体类的方法,在实验中取得了较好的效果。