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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN108920472A
公开(公告)日：2018-11-30
申请号：CN201810722720.7
申请日：2018-07-04
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 本发明涉及一种基于深度学习的机器翻译系统的融合系统及方法，属于词汇融合技术领域。所述融合系统包括输入模块、编码模块、解码模块和输出模块；所述融合方法包括输入步骤、编码步骤、解码步骤和输出步骤；所述融合系统及方法具有提高机器翻译系统融合性能指标的特点。
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公开(公告)号：CN107301226B
公开(公告)日：2018-06-15
申请号：CN201710469901.9
申请日：2017-06-20
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 本发明提出了一种问答系统中检索子模块的自动评价方法，属于模块自评价方法技术领域。通过针对检索出来的文档列表，根据其中每个位置上的文档与问题、与参考答案之间的相关程度(由各种特征表示)，通过机器学习模型(具体是GBDT)，准确估计出这个检索结果的MAP值，从而完成最终的评价过程。具有评价确定度高，评价方法简洁等特点。适用于各种问答系统中检索子模块的自评价。
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公开(公告)号：CN103605644B
公开(公告)日：2017-02-01
申请号：CN201310636884.5
申请日：2013-12-02
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06F17/28
Abstract: 一种基于相似度匹配的枢轴语言翻译方法和装置，本发明属于机器翻译技术领域，涉及一种基于相似度匹配的枢轴语言翻译方法和装置。解决现有翻译方法和装置在源语言-目标语翻译规则库构建中要求源语言到枢轴语的翻译规则与该枢轴语到目标语的翻译规则，中的枢轴语短语必须完全相同而导致的潜在翻译规则丢失问题。通过用向量表示枢轴语短语并利用向量夹角余弦值对枢轴语进行匹配关联，建立源语言-目标语翻译规则库，通过源语言-目标语翻译规则库进行自然语言翻译。并根据上述步骤功能模块化制成基于相似度匹配的枢轴语言翻译装置。本发明用于自然语言翻译。
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公开(公告)号：CN105550174A
公开(公告)日：2016-05-04
申请号：CN201511023540.2
申请日：2015-12-30
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06F17/28
CPC classification number: G06F17/289
Abstract: 基于样本重要性的自动机器翻译领域自适应方法，本发明涉及语言翻译领域，具体涉及一种自动机器翻译领域的自适应方法。为了解决现有的翻译系统的自适应方法不能充分利用训练语料中的领域信息的问题，本发明首先对训练样本添加权重，然后通过统计的方法得到训练样本源语言句子的一元词频分布，使用训练样本源语言句子的一元词频分布计算目标领域文本的句子概率并建立样本权重向量的似然函数，求解最优样本权重向量，确定目标领域文本所属的领域；依据短语对及其翻译概率生成基于样本权重向量的翻译规则，提高翻译系统领域适应性；能够得到具有领域适应能力的翻译系统。本发明适用于语言翻译领域。
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公开(公告)号：CN101699432A
公开(公告)日：2010-04-28
申请号：CN200910073206.6
申请日：2009-11-13
IPC: G06F17/30
Abstract: 基于排序策略的信息过滤系统，涉及到信息过滤技术领域。它解决了现有信息过滤模型中存在的优化目标和过滤问题评价指标不一致、模型优化结果产生偏差、性能受到制约的问题。本发明的信息过滤系统由训练模型、过滤器和特征权重库组成，所述过滤器对新信息单元进行识别的方法为：将信息过滤问题转化成排序问题，针对核心评价指标1-ROCA进行优化，建立基于排序策略的信息过滤模型，所述过滤模型采用排序逻辑回归学习算法，并综合运用基于TONE策略的参数权重更新算法和重采样技术获得权重参数，进而获得新信息单元的预测分值，根据预测分值与设定阈值的对比结果，判定新邮件的属性。本发明的方法可以应用到各种信息过滤、信息推送系统中。
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