张健

作品数：2被引量：42H指数：2
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供职机构：中国科学院计算技术研究所更多>>
发文主题：词义消歧向量空间模型自然语言理解计算机机器翻译系统更多>>
发文领域：自动化与计算机技术语言文字更多>>
发文期刊：《计算机工程与应用》《计算机研究与发展》更多>>
所获基金：国家自然科学基金国家重点基础研究发展计划更多>>
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N-gram统计模型在机器翻译系统中的应用被引量：5
《计算机工程与应用》2002年第8期73-75,78,共4页张健 李素建 刘群 
文章提出了N-gram模型在机器翻译系统中的几个应用。模型是在语料库的基础上统计连续几个词的出现概率,以此来筛选翻译过程中的侯选元素,并可以对译文的语序进行纠正。由于此种方法是建立在语料库的基础之上的,从而具有真实可靠和实时...
关键词：机器翻译系统 N-gram统计模型 语料库 自然语言处理 计算机 
基于向量空间模型的有导词义消歧被引量：37
《计算机研究与发展》2001年第6期662-667,共6页鲁松 白硕 黄雄 张健 
国家"九七三"重点基础研究发展规化项目基金! (G19980 3 0 5 10 );国家自然科学基金! (69773 0 0 8);国家"八六三"高技术研究发
词义消歧一直是自然语言理解中的一个关键问题 ,该问题解决的好坏直接关系到自然语言处理中诸多应用问题的效果优劣 .由于自然语言知识表示的困难 ,在手工规则的词义消歧难以达到理想效果的情况下 ,各种有导机器学习方法被应用于词义消...
关键词：词义消歧 向量空间模型 义项矩阵 自然语言理解 有导机器学习 
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