检索结果-内蒙古大学图书馆

本文以《花岗岩石材公司诉国际卡车司机协会案》(2010)作为研究对象,重点分析此案例中出现的缩略语和引文标注的翻译。法律缩略语和引文标注是英美法系法律文本中特有的现象,在英美法案例中尤为常见。缩略语以其简洁性为众多法律工作者所使用,但也因其创造性的特点,成为读者准确理解引文标注的最大障碍。缩略语是引文标注的主要组成部分之一,掌握法律缩略语与引文标注的翻译策略和原则,对检索英美法判例汇编有十分重要的意义。本报告首先对翻译文本、选题意义等做了基本的介绍,继而根据缩略语的构词特点,总结归纳了缩略语的分类,并与翻译文本结合举例分析了缩略语的几种翻译策略。通过对翻译文本中缩略语翻译策略的分析,本报告继续对文本中出现的引文标注的翻译原则做了进一步分析和总结。最后,笔者总结了此次翻译实践中的经验和教训。

关键词：判例法缩略语引文标注翻译方法原则

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基于CRFs模型的引文标注技术研究与实现

基于CRFs模型的引文标注技术研究与实现

引用

作者：周俊贤东北大学

学位级别：硕士

在研究论文的相互关联或者在对不同数据源的论文进行实体识别的过程中,论文的引文都扮演着极其重要的角色。为了对论文引文进行实体识别或进行其他应用,引文序列标注或者叫引文信息抽取是必不可少的过程。对此,学者们提出了多种方法和... 详细信息

在研究论文的相互关联或者在对不同数据源的论文进行实体识别的过程中,论文的引文都扮演着极其重要的角色。为了对论文引文进行实体识别或进行其他应用,引文序列标注或者叫引文信息抽取是必不可少的过程。对此,学者们提出了多种方法和模型。有一种方法是基于规则的方法,通过研究人员人工观察,总结出较为全面的并且互不矛盾的规则。这些规则通常是用正则表达式书写的。但是,由于引文数据的不规则和多变性,基于统计学习模型的方法相比于其他方法花费人工少而且精度高。在各种统计学习模型中,条件随机场模型(CRFs)整合了隐马尔可夫模型(HMM)等“产生式”模型和最大熵马尔可夫模型(MEMM)等“判别式”模型的优势,并且避免了它们固有的不足和缺陷,是被广泛研究和使用的一种统计学习模型。本文旨在以CRFs模型为核心,研究基于CRFs的引文标注在模型粒度选择和特征选取技术上的处理方案及其实现等问题。本文讨论了在引文序列标注过程中对文本特征的应用,尤其是对符号特征进行了重点运用。由于认知到两个符号之间的词都应该属于同一语义,从而得到符号之间词的标注都应是相同的这一结论。针对基于单词粒度的CRFs在引文标注过程中出现的一些错误,提出了基于词组粒度的CRFs引文标注模型。本文在基于词组粒度的CRFs模型基础上,通过对特征选取形式的归纳,提出了一种系统的特征选取方法。本文将特征选取分为三类,并且分别给出了它们的定义和选取方法。本文实现了基于CRFs的引文标注系统,并详细介绍了在实现过程中诸多算法的实现,例如向前向后算法、Viterbi算法、分隔符判断算法、状态维护算法、模型训练集生成算法、特征判断算法等。本文采用来自ACM的真实引文数据集,通过实验证明了在对引文序列标注这一应用中,基于词组粒度CRFs模型比基于单词粒度的CRFs模型性能更好,并且证明了更加全面多元化的特征将大大提升模型的标注性能,也验证了本文提出的特征选取技术的实用性。

关键词：条件随机场引文标注统计学习模型 Web数据抽取特征选取

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