朱海
- 作品数：13 被引量：20H指数：3
- 供职机构：中国科学技术大学更多>>
- 发文基金：中国科学院知识创新工程重要方向项目中国科学院知识创新工程国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术语言文字天文地球理学更多>>
- 船载平台太阳光度计的研制及应用
- 太阳直接辐射在通过大气时，因大气的吸收与散射作用，其辐射强度有一定程度的衰减。因此，想要得到太阳自身的辐射特性就需要去除大气传输参量对其产生的影响。整层大气透过率、水汽总量以及气溶胶光学厚度都是辐射传输中的重要参量，在气...
- 朱海
- 关键词：太阳光度计图像跟踪渤海海域
- 基于混淆网络的机器翻译系统融合研究
- 近年来，系统融合成为机器翻译领域的一个研究热点。系统融合研究如何充分利用各种不同机器翻译系统的优势来提高翻译的性能。目前系统融合方法可以分为句子级别和词级别两大类。句子级别系统融合主要是基于最小贝叶斯风险解码，词级别系统...
- 朱海
- 关键词：机器翻译词对齐混淆网络
- 文献传递
- 系统融合方法在汉蒙统计机器翻译上的应用
- 系统融合方法通过对多个机器翻译系统的结果进行融合来提高机器翻译性能。系统融合可以充分利用各种系统的优势信息。本文针对汉蒙机器翻译训练语料较小、数据稀疏较为严重的问题,将系统融合的方法应用到汉蒙机器翻译系统的N-best融...
- 朱海李淼张建乌达巴拉
- 文献传递
- 基于船载平台太阳光度计的渤海湾气溶胶光学特性
- 2023年
- 研制出一种可以在船载平台下完成气溶胶测量的太阳光度计。仪器采用两段式图像跟踪方法,首先利用鱼眼成像系统对太阳进行粗跟踪,之后通过精跟踪成像系统来提高跟踪精度,并阐述了二维转台、图像跟踪系统、测量光路的工作流程。利用船载平台太阳光度计在渤海湾进行长期观测,渤海湾日平均气溶胶光学厚度多集中在0.1~0.3范围内,大气较为洁净,且夏季大气以细粒子为主,而深秋大粒子占据主导地位。将所得结果与日本POM-01 MKⅢ船用太阳光度计的测量结果进行对比,发现气溶胶光学厚度日变化趋势基本相近,决定系数可达到0.968,其平均相对测量误差为4.83%,Angström指数平均相对测量误差为2.55%。所得结果验证了船载太阳光度计的可靠性与稳定性,并且可以进一步利用可见光到近红外的辐射信息反演其他大气参数的光学特性。
- 朱海朱海黄宏华徐刚戴聪明魏合理
- 关键词：大气光学气溶胶太阳光度计
- 第五届全国机器翻译研讨会中科院智能所评测技术报告
- 描述了中科院智能所参加第五届全国机器翻译研讨会(CWMT09)评测的系统。本单位参加了CWMT09的单一系统、机器翻译和系统融合三个项目。主系统是一个基于短语的统计机器翻译系统,其解码器采用逆向递归的解码算法,对比系统为...
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- 关键词：机器翻译解码算法
- 文献传递
- 系统融合方法在汉蒙统计机器翻译上的应用
- 系统融合方法通过对多个机器翻译系统的结果进行融合来提高机器翻译性能。系统融合可以充分利用各种系统的优势信息。本文针对汉蒙机器翻译训练语料较小、数据稀疏较为严重的问题,将系统融合的方法应用到汉蒙机器翻译系统的N-best融...
- 朱海李淼张建乌达巴拉
- 文献传递
- 汉蒙翻译模型中的依存语法与形态信息应用研究被引量：6
- 2009年
- 该文提出将源语言句法信息和目标语言形态信息引入汉蒙机器翻译的模型构造中,以降低译文的词形错误率等问题。在源语言端,利用汉语依存句法分析器获取依存树,将依存句法信息以标注形式记在每个词上;在目标语言端,分析并获取蒙古语形态信息;利用LOP思想将源语言依存句法信息和目标语言形态信息引入翻译模型构造中。实验表明,其BLEU评分比传统的短语统计翻译模型有明显提高。该方法通过词、短语、句法三层面信息的结合,实现了汉蒙两种语言语法结构的平衡,特别适合于源语言形态信息贫乏而目标语言形态信息丰富的统计机器翻译系统。
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- 关键词：人工智能机器翻译依存语法统计机器翻译
- 多孔共轭材料的快速荧光传感与高效碘吸附研究
- 朱海
- 基于立方剪枝的短语机器解码算法改进
- 2011年
- 柱搜索算法是短语统计机器翻译广泛使用的解码算法.文中在立方剪枝算法的基础上提出了另一种对柱搜索算法的改进算法-基于立方剪枝的逆向递归算法.柱搜索算法对栈中所有的假进行扩展,立方剪枝算法有选择地扩展栈中的前k个最好假设,而基于立方剪枝的逆向递归算法只扩展栈中评分高的假设.实验结果表明获得相同的翻译质量,立方剪枝算法比柱搜索算法快10倍,立方剪枝的改进算法在大规模语料中比立方剪枝算法更节省时间.
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- 基于短语统计机器翻译模型蒙古文形态切分被引量：4
- 2011年
- 该文结合最小上下文构成代价模型,借鉴并利用统计机器翻译的方法,尝试解决蒙古文形态切分问题。基于短语的统计机器翻译形态蒙文切分模型和最小上下文构成代价模型分别对词表词和未登录词进行形态切分。前者选取了短语机器翻译系统中三个常用的模型,包括短语翻译模型、词汇化翻译模型和语言模型,最小上下文构成代价模型考虑了一元词素上下文环境和词缀N-gram上下文环境。实验结果显示:基于短语统计机器翻译形态切分模型对词表词切分,最小上下文构成代价模型对未登录词处理后,总体的切分准确率达到96.94%。此外,词素融入机器翻译系统中后,译文质量有了显著的提高,更进一步的证实了本方法的有效性和实用性。
- 李文李淼梁青朱海应玉龙乌达巴拉
- 关键词：形态学机器翻译统计模型
