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作者

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检索条件"机构=北京大学信息科学与技术学院计算语言学研究所"
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机器翻译中汉语词节点的识别
机器翻译中汉语词节点的识别
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全国第七届计算语言学联合学术会议
作者： 王厚峰 北京大学信息科学技术学院计算语言学研究所
汉语词节点的识别包括纯切分歧义消解、命名实体识别和缩略语的辨识等,被认为是中文信息处理的困难问题。为了考察难点所在,我们测试了两个机器翻译系统识别词节点的性能。结果表明,命名实体和缩略语识别错误是词节点识别错误的主要来... 详细信息
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在中国成为“人生赢家”
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神州学人 2017年 第2期 49-51页
作者： 柯修 北京大学外国语学院 北京大学信息科学技术学院计算语言学研究所
初来中国的苦与乐 我对与中国的“初次见面”记忆犹新，这还得益于当时中国出口商品援助孟加拉国。在我上小学时，新学年开始会发新书，而同时下发的还有书皮，用以保护脆弱的课本。
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基于自注意力机制的科技术语自动提取技术研究
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中国科技术语 2021年 第2期23卷 20-26页
作者： 赵颂歌 张浩 常宝宝 北京大学信息科学技术学院计算语言学研究所 北京100871 北京大学软件与微电子学院 北京102600
科技术语提取是科技术语自动处理的重要环节,对后续的机器翻译、信息检索、QA问答等任务有重要意义。传统的人工科技术语提取方法耗费大量的人力成本。而一种自动提取科技术语方法是将术语提取转化为序列标注问题,通过监督学习方法训练... 详细信息
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基于特征自动选取的汉语词义消歧
基于特征自动选取的汉语词义消歧
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第四届全国学生计算语言学研讨会(SWCL-2008)
作者： 何径舟 王厚峰 北京大学信息科学技术学院 计算语言学研究所北京 100871
自然语言处理的许多问题都可以归结为分类问题,汉语词义消歧是一类典型的分类问题。在分类问题中,特征的选择至关重要。通常情况下,特征的选择由人工直接确定，这样的选取方式,要求选取者对于分类问题本身和机器学习模型的特点都有比较... 详细信息
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一种基于N-Best结果组合优选的词语对齐方法
一种基于N-Best结果组合优选的词语对齐方法
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第四届全国学生计算语言学研讨会(SWCL-2008)
作者： 朱丹青 常宝宝 北京大学信息科学技术学院 计算语言学研究所北京 100871
本文提出了一种从句对齐语料中抽取出词语对齐的新颖方法。文章比较了主流的词语对齐方法,分析了IBM模型,发现模型在挑选最佳对齐方面的缺陷。我们对每组对齐取NBest的结果,然后利用有监督的学习方法对NBest结果进行组合优选,取得不错... 详细信息
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ACE对实体的界定
ACE对实体的界定
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第三届HNC与语言学研究学术研讨会
作者： 王厚峰 北京大学信息科学技术学院计算语言学研究所 北京 100871
实体及实体关系的识别是文本理解的基本内容。为了推动相关研究的发展，美国国家标准技术研究所NIST(National Institute ofstandard and Technology)开展了ACE(Automatic Content Extraction)评测。本文介绍了其中的实体识别子任务，... 详细信息
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大模型时代的自然语言处理:挑战、机遇与发展
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中国科学：信息科学 2023年 第9期53卷 1645-1687页
作者： 车万翔 窦志成 冯岩松 桂韬 韩先培 户保田 黄民烈 黄萱菁 刘康 刘挺 刘知远 秦兵 邱锡鹏 万小军 王宇轩 文继荣 严睿 张家俊 张民 张奇 赵军 赵鑫 赵妍妍 北京大学王选计算机研究所 北京100080 复旦大学计算机科学技术学院 上海200438 复旦大学现代语言学研究院 上海200433 哈尔滨工业大学计算学部 哈尔滨150001 哈尔滨工业大学(深圳)计算机科学与技术学院 深圳518055 清华大学计算机科学与技术系 北京100084 苏州大学计算机科学与技术学院 苏州215006 之江实验室 杭州311121 中国科学院自动化研究所 北京100190 中国科学院软件研究所 北京100190 中国人民大学高人工智能学院 北京100872
近期发布的ChatGPT和GPT-4等大型语言模型,不仅能高质量完成自然语言生成任务,生成流畅通顺,贴合人类需求的语言,而且具备以生成式框架完成各种开放域自然语言理解任务的能力.在少样本、零样本场景下,大模型可取得接近乃至达到传统监督... 详细信息
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