[其它] 使用常见动词的重写知识填补人机交互中的知识空白

说明：使用常见动词的重写知识填补人机交互中的知识空白
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[制造] 浅析中小企业的知识管理.pdf

说明：浅析中小企业的知识管理
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[其它] 发现类的强等价逻辑程序，其中包含否定为头部故障

说明：发现类的强等价逻辑程序，其中包含否定为头部故障
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[其它] 通过双重分解的双语语义角色标签推理

说明：本文重点介绍双语语义角色标记（SRL）； 它的目标是在平行双语文本（bi-text）的两侧注释语义角色。 由于对丰富的双语信息进行了编码，因此双语SRL已应用于许多自然语言处理（NLP）任务，例如机器翻译（MT），跨语言信息检索（IR）等。 执行双语SRL的一种可行方法是使用单语SRL系统在双语的每一侧分别执行SRL。 但是，以这种方式很难在双文本的两侧获得一致的SRLL结果。 一些作品试图共同推断双语SRL，因为在双语的两侧都有许多互补的语言提示，并且它们报告的性能要优于单语系统。 但是，现有
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[讲义] Android动态显示年月日周时分秒（通过线程的方式）

说明：Android动态显示年月日周时分秒（通过线程的方式）
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[其它] 文本，图像，音频和视频的异步收集的多模式汇总

说明：Internet上多媒体数据传输的Swift增长，需要从文本，图像，音频和视频的集合中进行多模式摘要（MMS）。 在这项工作中，我们提出了一种提取式多模式摘要方法，该方法可以在给定与特定主题相关的一组文档，图像，音频和视频的情况下自动生成文本摘要。 关键思想是弥合多模式内容之间的语义鸿沟。 对于音频信息，我们设计了一种选择性使用其转录的方法。 对于视觉信息，我们使用神经网络学习文本和图像的联合表示。 最后，通过对子模块功能进行预算优化，最大限度地提高了显着性，非冗余性，可读性和覆盖范围，所有多模
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[其它] 利用多视图建模和有效表示学习预测内隐语篇关系

说明：两个文本段之间的语篇关系在许多自然语言处理（NLP）任务中起着重要作用。 连词强烈地表明了话语关系的意义，而实际上，在很大一部分话语关系中，即隐性话语关系中，并没有连接词。 隐式关系预测的关键是正确地建模两个话语参数的语义以及它们之间的上下文交互。 为了实现此目标，我们提出了一个包含两个层次结构的多视图框架。 第一个是模型层次结构，我们提出了一种基于神经网络的方法，其中考虑了不同的视图。 第二个是要素层次结构，我们学习多层分布式表示。 我们对标准基准数据集进行了实验，结果表明，与几种方法相比，我
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[其它] 利用词的内部结构进行汉语普通句子表示

说明：我们引入一种新颖的混合字符词结构，以利用单词内部结构的丰富语义信息来改进汉语句子的表示形式。 我们的体系结构使用两个关键策略。 第一个是字符上的遮罩门，用于学习单词中字符之间的关系。 第二个是单词的最大池操作，自适应地找到原子和组成词表示形式的最佳混合。 最后，将所提出的体系结构应用于各种句子组成模型，在句子相似性任务上，该模型的性能大大超过了基线模型。
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[其它] 神经机器翻译中生成的前瞻性注意

说明：注意模型已经成为神经机器翻译（NMT）的标准组件，并且在预测每个目标单词时通过选择性地关注源句子的各个部分来指导翻译过程。 然而，我们发现目标词的生成不仅取决于源语句，而且还严重依赖于先前生成的目标词，尤其是难以使用递归神经网络建模的远距离词。 为了解决这个问题，本文提出了一种新颖的NMT生成中的前瞻性注意机制，旨在直接捕获目标词之间的依赖关系。 我们进一步设计了三种模式，以将我们的前瞻性注意力整合到常规注意力模型中。 在NIST的中文到英语和WMT的英语到德语翻译任务上进行的实验表明，我们提出
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[其它] 3akai-ux:开放式学术环境（OAE）前端-源码

说明：开放式学术环境（OAE项目） 3akai-ux是开放学术环境项目的前端。 建置状态 安装OAE 可以在找到有关如何安装和配置OAE的文档。 HTTPS 为了在HTTPS上运行OAE项目，我们建议您遵循。 简而言之： # create the certificate sudo openssl req -x509 -nodes -days 365 -newkey rsa:2048 -keyout /nginx-selfsigned.key -out /nginx-selfsigned.crt
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[其它] programming-study:킬스킬，언어，설계에-源码

说明：카테고리
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[其它] 人工翻译的一种新输入法：有效而隐秘地整合机器翻译

说明：计算机辅助翻译（CAT）系统是最流行的工具，可帮助翻译人员有效地执行语言翻译。 为了进一步提高效率，人们越来越需要应用机器翻译（MT）技术来升级CAT。 后编辑是一种标准方法：人工翻译人员通过更正MT输出来生成翻译。 在本文中，我们提出了一种将MT深度集成到CAT系统中的新颖方法：一种精心设计的输入法，该方法充分利用了MT系统采用的知识，例如翻译规则，解码假设和n个最佳翻译列表。 我们提出的方法使人工翻译者可以专注于以更少的时间选择更好的翻译结果，而不仅仅是自己完成翻译。 广泛的实验表明，与强大
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