-
题名英文专利文献中名词短语的翻译
被引量：1
- 1
-
-
作者
林晓庆
-
机构
辽东学院信息技术学院
-
出处
《计算机工程与设计》
CSCD
北大核心
2010年第8期1863-1865,1869,共4页
-
文摘
提出了一种基于句法分析与词语相关性相结合的方法实现英文专利文献中名词短语的翻译,建立了一个面向专利文献的名词短语双语实例库,形成名词短语(NP)树库。对待翻译的术语NP,先进行句法分析,再在NP树库中搜索与该术语NP匹配的NP树,对匹配的NP树,用《知网》计算词语间语义相似度,找到最相似NP树,然后计算词语的翻译候选之间的相关性找到词语翻译,最后调整语序生成译文;若不存在匹配的NP树,搜索与该NP树的子NP相匹配的NP树,递归生成译文。使用BLEU作为机器评价准则,实验结果表明,该方法优于基于短语的统计翻译系统(Pharaoh)。
-
关键词
名词化结构
名词短语树
名词短语翻译模式
译文选择
知网
-
Keywords
nominalization
noun phrase tree
noun phrase translation pattern
translation selection
HowNet
-
分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
-
-
题名汉语定中短语通感隐喻探微
被引量：3
- 2
-
-
作者
王霜梅
-
机构
北京外国语大学中文学院
-
出处
《学术交流》
CSSCI
北大核心
2010年第4期145-148,共4页
-
文摘
传统语言学对通感的定位,其视角在于其修辞方法和修辞功能,从本质上来说,通感也是一种隐喻,是人类重要的认知方式之一。汉语定中短语通感隐喻包括感官感觉范畴向心理感觉范畴的映射和感官感觉范畴之间的映射,无论是用一种感官感觉去描述另一种感官或心理感觉的单一通感隐喻,还是用两种感官感觉去描述第三种感官或心理感觉的复合通感隐喻,汉语定中短语通感隐喻中各感觉范畴的修饰等级都遵循着由低级向高级的分布规律,这种等级分布符合隐喻的映射规律和人类的认知规律。
-
关键词
定中短语
通感隐喻
映射
感觉范畴
等级分布
-
Keywords
modifier-noun phrase
synaesthetic metaphor
mapping
sensory category
pattern of level
-
分类号
H15
[语言文字—汉语]
-
-
题名规则与统计结合的俄语基本名词短语识别
- 3
-
-
作者
刘颖
季铎
黄海红
蔡东风
-
机构
沈阳航空航天大学知识工程研究中心
中国商飞上海飞机设计研究院
-
出处
《沈阳航空航天大学学报》
2014年第6期66-72,共7页
-
基金
国家"十二五"科技支撑计划项目(项目编号:2012BAH14F00)
-
文摘
针对目前国内鲜有研究且语料资源缺乏的俄语基本名词短语(Base Noun Phrase,Base NP)识别,提出一种规则与统计相结合的方法,其优势是在有限资源的基础上,既能充分利用俄语Base NP在词性构成上的规律特点,通过俄汉词典统计得到最佳词性搭配模式库进行模式匹配;又无需人工标注统计工具所需的训练语料,仅依靠词典和词性搭配模式库自动构建,节省标注代价。规则与统计的结合,既能在很大程度上召回Base NP,又能使用条件随机场(Conditional Random Fields,CRF)纠正规则标注的歧义和错误,处理规则未能覆盖的情况。实验表明,使用该方法实现的俄语基本名词短语识别效果良好,其F值达到了84.14%。
-
关键词
俄语
基本名词短语
词性搭配模式
CRF
-
Keywords
Russian
base noun phrase
speech pattern
CRF
-
分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
-
-
题名现代汉语“比N还N”结构研究
- 4
-
-
作者
李秋果
-
机构
邢台学院中文系
-
出处
《邢台学院学报》
2003年第3期52-54,共3页
-
文摘
汉语源远流长,根深叶茂,在国家经济腾飞的今天,汉语语法家族又添新成员———"比N还N"结构。本文用大量实例,从构成、表意、语法功能、出现语境几方面对这种结构进行了探讨。
-
关键词
现代汉语
“比N还N”结构
语法功能
表意
-
Keywords
more N than N'
noun phrase
features of patternization
adjective phrase
context
-
分类号
H146.3
[语言文字—汉语]
-
-
题名基于改进BIRCH聚类算法的评价对象挖掘
被引量：2
- 5
-
-
作者
王梦遥
王晓晔
洪睿琪
柴晓瑞
-
机构
天津市智能计算及软件新技术重点实验室
计算机视觉与系统省部共建教育部重点实验室
-
出处
《软件》
2019年第11期9-12,61,共5页
-
基金
大学生创新训练计划项目(201810060141)的资助
-
文摘
本文对于意见挖掘领域中的评价对象的修剪和聚类问题,提出使用K-means聚类算法和BIRCH聚类算法相结合的方式来进行评价对象的修剪和聚类。利用BIRCH算法类别聚类的功能对评价对象进行聚类,并删除包含较少数据的簇来实现修剪评价对象;再通过对于剩下的簇使用K-means聚类算法来获得最优评价对象。这种修剪聚类方法与以往的基于PMI算法修剪然后基于K-means聚类算法相比,减少了评价对象修剪时对语料库的依赖,最终聚类的结果更加精准,而且BIRCH算法采用一次扫描数据库的策略,可以有效提高速度。
-
关键词
名词词组模式
BIRCH聚类算法
K-MEANS聚类算法
PMI算法
-
Keywords
noun phrase pattern
BIRCH clustering algorithm
K-means clustering algorithm
PMI algorithm
-
分类号
TP391.1
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
-
-
题名中美作者英语科技论文中名词短语复杂度对比研究
被引量：3
- 6
-
-
作者
宋瑞红
郭爱萍
-
机构
太原理工大学外国语学院
-
出处
《上海理工大学学报（社会科学版）》
2023年第1期8-14,共7页
-
基金
山西省回国留学人员科研资助项目(HGKY2019035)。
-
文摘
分别选取Nature期刊中美作者55和50篇科技论文自建语料库,采用Biber等人提出的写作发展能力指标,对比分析中国作者和美国作者科技论文名词短语复杂度。研究发现:1)在使用名词短语前置修饰语和后置修饰语的整体模式上,中国作者使用前置修饰语的次数显著高于美国作者;2)受母语迁移影响,中国作者使用关系小句、名词、介词短语做名词短语修饰语的复杂度逊色于美国作者。该研究能够为中国作者科技论文写作提供一定的启示。
-
关键词
名词修饰语
名词短语复杂度
英语科技论文
-
Keywords
patterns of noun modification
noun phrase complexity
English scientific papers
-
分类号
H315
[语言文字—英语]
-
