国家自然科学基金(61005052)

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基于复述技术的汉语成语翻译方法研究被引量：3
《中文信息学报》2015年第4期166-174,共9页罗凌 陈毅东 史晓东 苏劲松 
国家自然科学基金(61005052);国家科技支撑计划(2012BAH14F03);中央高校基本科研业务费专项资金(2010121068);福建省自然科学基金(2011J01369)
汉语成语是汉语的精华,拥有特有的语言形式,并经常出现在汉语中。但是由于汉英统计机器翻译训练语料中成语的稀疏性和现今大多机器翻译系统并没有对成语进行特殊的处理和研究,在汉英机器翻译中成语的翻译并不理想。针对该问题,本文提出...
关键词：统计机器翻译 成语翻译 复述 
微博观点句识别的话题影响研究被引量：2
《电脑知识与技术》2014年第1期123-127,共5页罗凌 陈毅东 曹茂元 
国家自然科学基金项目（61005052）;国家科技支撑计划课题（2012BAH14F03）;中央高校基本科研业务费专项资金（2010121068）;福建省自然科学基金项目（201U01369）
为了从海量的网络信息中迅速准确地获取评价信息，观点句识别已经成了自然语言处理的一个研究热点。现在观点句识别系统大都是基于机器学习的方法，一般使用机器学习的方法来进行分类会受到领域差异性影响。针对这个问题，该文对微博观...
关键词：观点句识别 机器学习 话题 规则 
引入韵律结构信息的层次短语模型改进研究
《电脑知识与技术》2013年第4X期2860-2863,2890,共5页甘星超 陈毅东 
国家自然科学基金(61005052);中央高校基本科研业务费专项资金(2010121068);福建省自然科学基金项目(2011J01369)
随着自然语言处理研究的不断深入,人们不但迫切需要挖掘文本更多的潜在语言学信息,而且还力图通过机器学习预测这些潜在的语言学知识,以便更加有效地提高机器翻译的性能,同时为计算语言学服务。韵律作为语音学方面的知识,已经广泛用于...
关键词：统计机器翻译 层次短语模型 韵律结构信息 计算语言学 语音学 
基于层次聚类的中文词义归纳(英文)被引量：1
《心智与计算》2010年第3期159-167,共9页蔡科 史晓东 陈毅东 黄哲煌 
supported by the National Natural Science Foundation of China(Grant No. 61005052);the National 863 High Technology Research and Development Program of China(Grant No. 2006AA010107 and 2006AA010108);the Natural Science Foundation of Fujian Province(Grant No. 2006J0043);the Fund of Key Research Project of Fujian Province(Grant No. 2006H0038)
词义归纳的目标是在一个语料库中自动识别多义词的语义,使用词义比单纯的使用词形能够改善信息检索、信息抽取和机器翻译的结果。无监督的词义归纳可以看成一个聚类问题,在本论文我们使用层次聚类的方法来解决词义归纳问题。实验证明,...
关键词：词义归纳 层次聚类算法 词义相似度 
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