黑龙江省教育厅科学技术研究项目(12521073)

作品数：5被引量：30H指数：1
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相关机构：哈尔滨理工大学哈尔滨工程大学哈尔滨工业大学更多>>
相关期刊：《软件学报》《哈尔滨理工大学学报》《华南理工大学学报（自然科学版）》《哈尔滨工程大学学报》更多>>
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相关领域：自动化与计算机技术更多>>
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融合遗忘和知识点重要度的认知诊断模型被引量：1
《华南理工大学学报（自然科学版）》2023年第5期54-62,共9页刘宇鹏 张雷 
国家自然科学基金资助项目(62172128,61300115);中国博士后科学基金资助项目(2014m561331);黑龙江省教育厅科学技术研究项目(12521073)。
智慧教育是人工智能的重点研究方向,如何利用试题中知识点并对学生的认知过程进行刻画是重中之重。针对认知诊断模型对学生和试题及其交互信息挖掘不充分的问题,文中提出了融合遗忘和知识点重要度的认知诊断模型。该模型根据学生对试题...
关键词：认知诊断 注意力机制 转换器 知识点重要度 遗忘信息 
多领域机器翻译中的非参贝叶斯短语归纳被引量：1
《哈尔滨工程大学学报》2017年第10期1616-1622,共7页刘宇鹏 马春光 朱晓宁 乔秀明 
国家自然科学青年基金项目(61300115);中国博士后科学基金项目(2014M561331);黑龙江省教育厅科技研究项目(12521073)
多领域机器翻译一直以来都是机器翻译领域研究的重点,而短语归纳是重中之重。传统加权的方法并没有考虑到整个归约过程,本文提出了一种使用层次化的Pitman Yor过程进行短语归约,同时把多通道引入到模型中,使得在短语归约的过程中平衡各...
关键词：多领域机器翻译 非参贝叶斯 短语归纳 Pitman Yor过程 生成式模型 块采样 中餐馆过程 BLEU分数 
深度递归的层次化机器翻译模型被引量：28
《计算机学报》2017年第4期861-871,共11页刘宇鹏 马春光 张亚楠 
国家自然科学基金(61300115);中国博士后科学基金(2014M561331);黑龙江省教育厅科技研究项目(12521073)资助~~
深度学习在自然语言处理中有很多的应用.深度网络的主要作用是捕获隐藏在语言结构中更深的语义信息.该文出发点为根据原有句子中的对齐作为深度网络生成结构的指导,并融合原有深度翻译模型的优点,提出了深度递归的层次化机器翻译模型....
关键词：循环神经网络 递归神经网络 词/短语/规则嵌入 层次化递归神经网络 自然语言处理 
大规模特征集翻译系统判别式训练方法综述被引量：1
《哈尔滨理工大学学报》2014年第4期100-105,共6页刘宇鹏 马春光 刘水 刘乐茂 赵石磊 
国家自然科学基金(61300115);黑龙江省教育厅科学技术研究项目(12521073)
由于传统机器翻译是在小规模的开发集上进行训练的,这样不能很好的拟合数据.为了更好的完成机器翻译任务,需要在大规模数据特征集合上进行训练,而且现在主流的机器翻译训练算法是判别式的训练方法,本文从这两个角度出发,在更大机器学习...
关键词：损失函数 大规模特征集 在线算法 正则化 
基于超图的翻译模型融合的研究
《软件学报》2012年第9期2347-2357,共11页刘宇鹏 李生 赵铁军 
国家自然科学基金(60736014);国家高技术研究发展计划(863)(2006AA010108);黑龙江省教育厅科学技术研究项目(12521073)
当前,系统融合是在机器翻译的后处理上进行.提出了在解码过程中来融合翻译模型,融合了主流两个翻译系统的翻译模型(层次化的基于短语的文法Hiero和括号转录文法BTG).并从理论和实践的角度探索了现在主流的两种解码方法.同时,所提出的解...
关键词：超图 推导 规则 翻译模型融合 伪歧义 一致性翻译 
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