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基于词组主题建模的文本语义压缩算法

西南交通大学学报 2015年第4期50卷 755-763页

作者：王李冬张引吕明琪杭州师范大学钱江学院浙江杭州310018 浙江大学计算机科学与技术学院浙江杭州310012

为了实现文本代表性语义词汇的抽取,提出一种基于词组主题建模的文本语义压缩算法SCPTM（semantic compression based on phrase topic modeling）.该算法首先将代表性语义词汇抽取问题转化为最大化优化模型,并通过贪心搜索策略实现该... 详细信息

为了实现文本代表性语义词汇的抽取,提出一种基于词组主题建模的文本语义压缩算法SCPTM（semantic compression based on phrase topic modeling）.该算法首先将代表性语义词汇抽取问题转化为最大化优化模型,并通过贪心搜索策略实现该模型的近似求解.然后,利用词组挖掘模型LDACOL实现词组主题建模,得到SCPTM算法的输入参数;同时,针对该模型中词组的主题分配不稳定的问题进行改进,使得取得的代表性语义词汇更加符合人们对语义的认知习惯.最后,将改进LDACOL模型与LDA模型、LDACOL模型以及TNG模型的主题挖掘性能进行实验比较,并利用SCPTM算法针对不同语料库进行语义压缩,根据聚类结果评价其有效性.实验结果表明,在多数情况下,改进LDACOL模型的主题抽取效果优于其他3种模型;通过SCPTM算法抽取代表性语义词汇能达到70%~100%的精度,相比PCA、MDS、ISOMAP等传统降维算法能获得更高的聚类效果.

关键词：主题模型代表性语义词汇文本挖掘语义压缩 SCPTM

基于主成分分析及匹配聚类分析的数据表语义压缩方法

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东南大学学报（自然科学版） 2006年第6期36卷 927-930页

作者：冯静金远平冯欣东南大学计算机科学与工程学院南京210096

提出一种基于主成分分析及匹配聚类分析的数据表语义压缩方法PCA—Clustering．主成分分析利用属性间相关性，提取主成分以实现纵向压缩；匹配聚类通过对匹配程度的量度决定元组的隶属，用较少的簇集代表元组代替所有元组以实现横向压... 详细信息

提出一种基于主成分分析及匹配聚类分析的数据表语义压缩方法PCA—Clustering．主成分分析利用属性间相关性，提取主成分以实现纵向压缩；匹配聚类通过对匹配程度的量度决定元组的隶属，用较少的簇集代表元组代替所有元组以实现横向压缩，并充分利用较小的允许误差取得更好的压缩比．仿真实验结果表明，在数据属性间线性相关关系明显的情况下，PCA—Clustering在压缩比方面平均优于Fascicles和ItCompress10％～15％左右；与采用CaRT模型的SPARTAN相比，由于CaRT对于线性相关明显的数值型属性效果不够理想，PCA—Clustering仍然具有较好的压缩比．

关键词：语义压缩主成分分析匹配程度

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一种语音信源的语义压缩编码方法

移动通信 2023年第4期47卷 71-76页

作者：郭杰洁刘辰尧张艺檬许文俊别志松北京邮电大学信息与通信工程学院北京100876 北京邮电大学网络与交换技术国家重点实验室北京100876 北京邮电大学人工智能学院北京100876

语义压缩编码方法通过开辟信息表征新维度,能够显著提高压缩效率,因而受到广泛关注。旨在通过语义表征与编码实现语音信源的高效压缩:首先,面向语音信源内容、韵律、音调、音色四方面特性,提出多层语义表征框架,实现语音语义的综合表征... 详细信息

语义压缩编码方法通过开辟信息表征新维度,能够显著提高压缩效率,因而受到广泛关注。旨在通过语义表征与编码实现语音信源的高效压缩:首先,面向语音信源内容、韵律、音调、音色四方面特性,提出多层语义表征框架,实现语音语义的综合表征;基于此框架,利用矢量量化方法与哈夫曼编码方法,构建语音语义知识库,进一步提高语音压缩效率。仿真结果表明,相较于经典低比特率语音压缩方法,所提方法能够显著提高信源压缩效率。

关键词：语义压缩语音编码语义知识库深度神经网络

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大型数据表语义压缩方法研究

大型数据表语义压缩方法研究

作者：冯静东南大学

学位级别：硕士

随着信息时代的到来,人们面对着与日俱增的庞大信息,对其存储和处理均有一定的困难。故对数据采用压缩技术,实现数据约简,具有重大的研究价值和实践意义。从信息冗余类型角度考虑,数据压缩技术分为语法压缩和语义压缩。语法压缩基于数... 详细信息

随着信息时代的到来,人们面对着与日俱增的庞大信息,对其存储和处理均有一定的困难。故对数据采用压缩技术,实现数据约简,具有重大的研究价值和实践意义。从信息冗余类型角度考虑,数据压缩技术分为语法压缩和语义压缩。语法压缩基于数据统计,减少数据冗余;语义压缩基于语义,减少内容冗余。从压缩的角度考虑,数据分为数值型数据与非数值型数据。在很多实际应用场合,都会产生大型数据表,可用二维表结构来逻辑表达的数据,也称结构化的数值性数据。语法压缩被建议用于处理非数值型数据,如文字,图像,音视频等,而如果用于处理大型数据表,不能提供较理想的解决方案。现在人们研究如何将语义压缩用于大型数据表。语义压缩是指发掘数据中语义模型,揭示数据中蕴含的含义,潜在的关联,并运用到数据压缩过程中。语义压缩一般属于有损压缩,即允许一定的误差存在。在关于大型数据表的语义压缩方法的研究中,现有的一些语义压缩方法,如Fascicles、ItCompress、SPARTAN等,在灵活性和压缩性能方面存在一定的缺陷性。本文根据实际数据特性,提出一种双向语义压缩框架(Bidirectional Semantic Compression, BSC),以及由此衍生的三种压缩算法,并进行了实验验证。BSC结合了列方式压缩和行方式压缩,综合分析了各种数据特性,如相关关系、时序性等,采用不同的压缩策略。如数据属性线性相关关系明显,选用主成分分析—聚类分析压缩算法;如线性相关关系不明显,而数据又不存在时序性,选用预测模型分析—聚类分析压缩算法;如线性相关不明显,而数据具有时序性,选用预测模型分析—时序分析算法。由BSC框架中衍生出的三种压缩算法,实验证明了算法的适用性较好,压缩效率要优于其它语义压缩算法。采用以上提到的相应的压缩算法,在给定允许误差范围内,对原数据表进行重新组织,制定压缩计划。压缩计划采用了XML语言的形式。

关键词：语义压缩预测模型聚类分析压缩计划

人工智能物联网中面向智能任务的语义通信方法

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通信学报 2021年第11期42卷 97-108页

作者：刘传宏郭彩丽杨洋冯春燕孙启政陈九九北京邮电大学先进信息网络北京实验室北京100876 北京邮电大学网络体系构建与融合北京市重点实验室北京100876

随着物联网(IoT)和人工智能(AI)技术的融合发展,传统的数据集中式云计算处理方式难以有效去除数据中大量的冗余信息,给人工智能物联网(AIoT)中智能任务低时延、高精度的需求带来挑战。针对这一挑战,基于深度学习方法提出了AIoT中面向智... 详细信息

随着物联网(IoT)和人工智能(AI)技术的融合发展,传统的数据集中式云计算处理方式难以有效去除数据中大量的冗余信息,给人工智能物联网(AIoT)中智能任务低时延、高精度的需求带来挑战。针对这一挑战,基于深度学习方法提出了AIoT中面向智能任务的语义通信方法。针对图像分类任务,在IoT设备上利用卷积神经网络(CNN)提取图像的特征图;从语义概念出发,将语义概念和特征图进行关联,提取语义关系;基于语义关系实现语义压缩,减小网络传输的压力,降低智能任务的处理时延。实验和仿真结果表明,对比传统通信方案,所提方法的复杂度仅约为传统方案的0.8%,同时具有更高的分类任务性能;对比特征图全部传输的方案,所提方法传输时延降低了80%,大大提升了有效分类准确率。

关键词：物联网语义通信图像分类人工智能语义压缩

“后疫情时代中俄合作优先方向”线上会议模拟同传翻译报告

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“后疫情时代中俄合作优先方向”线上会议模拟同传翻译报告

作者：闫思辰黑龙江大学

学位级别：硕士

中俄智库高端论坛是中国社会科学院和俄罗斯国际事务委员会联合主办的论坛,2021年6月2日,由中国社会科学院与俄罗斯国际事务委员会共同举办的中俄智库高端论坛落幕,本届论坛的举办时间恰逢俄罗斯和中国睦邻友好合作条约签约20周年,这为... 详细信息

中俄智库高端论坛是中国社会科学院和俄罗斯国际事务委员会联合主办的论坛,2021年6月2日,由中国社会科学院与俄罗斯国际事务委员会共同举办的中俄智库高端论坛落幕,本届论坛的举办时间恰逢俄罗斯和中国睦邻友好合作条约签约20周年,这为建立两国之间的新型关系奠定了基础。本报告所选语料为该论坛框架下“后疫情时代中俄合作的优先方向:贸易、科技与金融”线上会议,笔者以模拟同声传译的方式进行口译实践,报告中对模拟同传过程中出现的问题及其补救措施进行阐述,此外,翻译策略及技巧对于此类的线上会议同传工作尤为重要,笔者根据所选语料的具体内容对线上会议口译中所应用的翻译策略进行探讨,拟应用顺句驱动、信息预判、语义压缩等策略,通过对模拟同传音频和文字材料的分析,重点阐述以上策略在会议口译中的应用。后疫情时代合作着眼于新冠疫情爆发后国家间在贸易、科技与金融等优先领域的合作,立足于百年变局同世纪疫情交织、世界进入动荡变革期的新时代背景,笔者选择“后疫情时代中俄合作的优先方向”线上会议进行模拟同声传译并开展分析研究具有一定价值和意义。

关键词：同声传译语义压缩中俄合作后疫情时代

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纪录片《记忆之战》模拟口译实践报告

纪录片《记忆之战》模拟口译实践报告

作者：张春慧吉林外国语大学

学位级别：硕士

第二次世界大战是迄今为止,人类社会所进行的规模最大、伤亡最惨重的全球性战争。俄罗斯为这场战争的胜利做出了巨大的贡献。然而,目前美西方国家的仇俄言论甚嚣尘上,甚至恶意扭曲、改写俄罗斯的抗战历史,否定俄罗斯为反法西斯战争胜利... 详细信息

第二次世界大战是迄今为止,人类社会所进行的规模最大、伤亡最惨重的全球性战争。俄罗斯为这场战争的胜利做出了巨大的贡献。然而,目前美西方国家的仇俄言论甚嚣尘上,甚至恶意扭曲、改写俄罗斯的抗战历史,否定俄罗斯为反法西斯战争胜利做出的重要贡献,甚至诬蔑俄方是二战的始作俑者。中国不能不警惕美西方国家的仇俄言论,不仅因为唇亡齿寒,更因为第二次世界大战中,中俄双方分别作为亚洲和欧洲的主战场,为世界反法西斯战争的胜利付出了巨大的民族牺牲。呼吁世界正视俄罗斯卫国战争史,能够警醒世界人民,有助于让世界人民在追求和平的道路上认真反思,让抗战精神得以存续。纪录片最基本的特征就是真实性,翻译纪录片有助于正视历史。因此对纪录片口译进行研究具有现实意义。本文选取为纪念卫国战争胜利75周年而特别制作的纪录片《记忆之战》作为口译材料,采用同声传译的形式进行模拟口译实践。基于同声传译瞬时性的特点,以及俄汉两种语言在语言结构和表达方式上的差异,此次模拟口译实践以顺句驱动策略和语义压缩策略为指导,运用翻译方法对例句进行分析,总结翻译经验,归纳口译过程中出现的问题,并提出解决方法。本报告共分为四个部分。第一部分描述翻译项目,分析其语言特点。第二部分描述同传模拟实践过程,包括译前准备、翻译过程以及译后工作。第三部分基于顺句驱动策略与语义压缩策略,结合实践中的具体案例,分析合理断句、适当增补、词类转换、删除重复语义、简化次要语义和转译不明确语义等方法在同声传译中的应用。第四部分反思模拟口译实践过程中出现的问题,提出解决办法,并总结翻译经验。撰写纪录片《记忆之战》翻译报告,有助于了解二战历史。同时,通过对纪录片的分析以及对翻译策略与翻译方法的研究与应用,有助于提高译者的翻译能力,以期为同类型纪录片口译研究提供借鉴与参考。

关键词：纪录片口译顺句驱动语义压缩翻译方法译后反思

纪录片《平克·弗洛伊德传奇故事》模拟口译实践报告

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纪录片《平克·弗洛伊德传奇故事》模拟口译实践报告

作者：谢雨彤吉林外国语大学

学位级别：硕士

当今,各国间文化往来愈加频繁,不同领域对于翻译的需求都在增加,而国内在音乐领域的俄汉翻译实践研究依然较少。此外,本实践选取的纪录片题材具有叙事性强、内容深刻、条理清晰、严谨规范的语言特点,对作者听、记、译方面具有一定的挑战... 详细信息

当今,各国间文化往来愈加频繁,不同领域对于翻译的需求都在增加,而国内在音乐领域的俄汉翻译实践研究依然较少。此外,本实践选取的纪录片题材具有叙事性强、内容深刻、条理清晰、严谨规范的语言特点,对作者听、记、译方面具有一定的挑战,对于口译专业的研究有较强的实用价值。本报告选取音乐纪录片《平克·弗洛伊德传奇故事》作为口译材料,采用同声传译的形式进行模拟口译实践。影片围绕着世界级传奇摇滚乐队平克·弗洛伊德展开,该乐队有着极强的跨文化影响力。论文重点分析了在翻译实践过程中使用的顺句驱动、语义压缩、适时等待翻译策略。总结了实践中遇到的问题,如文化差异、音乐专业性要求、人物关系错综复杂等,针对这些问题作者提出了相应的解决方案。本报告共分为四个章节。第一章介绍了翻译的背景和目标,并对整个翻译项目进行了简要概述;第二章详细描述了翻译过程,包括翻译准备、翻译过程和译后工作;第三章分析了作者在翻译过程中所采用的策略和方法;第四章对翻译实践中出现的问题及解决方式进行了探讨,以期为以后的翻译实践工作提供经验。口译实践与翻译方法分析利于提高翻译能力与学术水平。撰写纪录片《平克·弗洛伊德传奇故事》翻译报告,有助于了解、传播欧洲摇滚乐文化,为国内音乐纪录片、摇滚乐文化的翻译工作添砖加瓦。

关键词：音乐纪录片同声传译顺句驱动语义压缩适时等待

基于Dwarf的语义OLAP关键技术研究与实现

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基于Dwarf的语义OLAP关键技术研究与实现

作者：印莹东北大学

学位级别：硕士

OLAP技术是决策支持系统中的一种重要技术,用于管理人员决策分析。为了提高响应速度,需要对数据立方进行预计算。数据立方的计算在数据仓库中是非常必要但代价很大的操作。有效的数据立方(CUBE)计算成为研究的热点之一。 CUBE计算是OLA... 详细信息

OLAP技术是决策支持系统中的一种重要技术,用于管理人员决策分析。为了提高响应速度,需要对数据立方进行预计算。数据立方的计算在数据仓库中是非常必要但代价很大的操作。有效的数据立方(CUBE)计算成为研究的热点之一。 CUBE计算是OLAP即席查询分析的基础。CUBE操作内在的困难是计算代价和存储大小问题。一些文献提出了对CUBE计算的操作,包括并行性的应用、字符型映像到整型等,都是为了减少存储。但是随着新的应用,问题加剧了。比如,维数的增加和由此导致的CUBE大小爆炸性增长问题。其它文献已经提出了一些办法解决存储大小问题,而压缩的CUBE能同时减少计算时间和占用的空间。 Dwarf数据立方是一种高度的压缩结构,同时保持CUBE的语义,使OLAP查询易于实现。Dwarf数据方体将具有相同前缀和后缀的数据元素(Cell)压缩存储在一起。一般来说,数据方体在数据密集的地方前缀冗余比较多,数据稀疏的地方后缀冗余比较多。Dwarf数据方体存储时,消除了这两种类型的冗余,大大缩减了数据方体的存储空间。将一个完全实例化的数据方体缩减到一个非常紧凑的数据结构中。本文研究了基于Dwarf的语义CUBE压缩技术。针对现有的Dwarf结构在实现过程中遇到的频繁I/O访问问题提出了改进算法—Q-Dwarf。另外,在实现基本Dwarf数据立方的基础上,进一步研究了以下几个问题。(1)为了更好的支持范围查询,研究并实现了聚簇算法。(2)实现了Dwarf数据立方的增量维护,研究并实现了基于三角形的增量更新算法。(3)为了更好的支持OLAP操作,研究并实现了基于文件的索引技术,实现其点查询和范围查询。大量实验表明,Q-Dwarf算法较原算法性能有明显提高,而且无论是在元组数较多的情况下还是在维数较多的情况下,我们算法的实现性能都较好。

关键词： CUBE压缩技术聚簇格 Dwarf数据立方数据仓库 OLAP技术语义压缩