熊皓

作品数：4被引量：7H指数：1
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发文主题：统计机器翻译翻译模型树核向量空间模型篇章更多>>
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联合语义角色标注和指代消解被引量：6
《中文信息学报》2013年第6期58-68,共11页熊皓 刘群 吕雅娟 
国家863计划重大项目资助(2011AA01A207)
语义角色标注和指代消解是自然语言处理中两个重要的基础研究任务,该文提出使用马尔科夫逻辑网络对两个任务进行联合学习推导。通过提出8条联合学习规则,在OntoNote5.0的实验中证明采用联合学习推导后,两者的标注性能都比单独标注任务有...
关键词：语义角色标注 指代消解 马尔科夫逻辑网络 
基于图模型的语义角色标注重排序
《中文信息学报》2013年第5期51-59,共9页熊皓 刘群 吕雅娟 
863重大项目课题资助(2011AA01A207)
传统的语义角色标注模型使用的都是本地特征,不利于捕捉一些全局性的标注错误。该文提出使用图模型对语义角色标注结果进行重排序,利用标记传播迭代算法对标注的结果进行重排序,保证全局标注结果的一致性。该文在PropBank上的实验表明,...
关键词：语义角色标注 图模型 重排序 
基于篇章上下文的统计机器翻译方法
《中文信息学报》2013年第2期86-90,共5页于惠 谢军 熊皓 吕雅娟 刘群 林守勋 
国家自然科学基金资助项目(61202216);国家863计划资助项目(2011AA01A207)
上下文信息对于统计机器翻译(Statistical Machine Translation,SMT)中的规则选择是很重要的,但是之前的SMT模型只利用了句子内部的上下文信息,没有利用到整个篇章的上下文信息。该文提出了一种利用篇章上下文信息的方法来提高规则选择...
关键词：统计机器翻译 上下文信息 向量空间模型 
模糊匹配在树到串翻译模型中的应用被引量：1
《中文信息学报》2011年第2期66-71,共6页熊皓 刘洋 刘群 
国家自然科学基金重点资助项目(60736014);国家863计划重点资助项目(2006AA010108)
在传统的基于树的翻译模型中,一般都是将一条规则视为字符串,然后使用字符串匹配技术从规则表中搜索可用的规则。然而,由于基于树的翻译模型依赖于句法分析的结果,而有些语言的句法分析准确率并不是很高,所以由句法分析错误造成的规则...
关键词：树核 树到串翻译模型 统计机器翻译 模糊匹配 
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