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公开(公告)号：CN101989261A
公开(公告)日：2011-03-23
申请号：CN200910164809.7
申请日：2009-08-01
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
IPC: G06F17/28
Abstract: 本发明提供一种统计机器翻译短语抽取方法，包括下列步骤：1)从两个方向对双语语料获得多个对齐句对组合，并计算所述多个对齐句对组合的先验概率；2)由所述多个对齐句对组合的词语对的先验概率之和计算所述词语对的对齐概率，由所述词语对的对齐概率构成对齐矩阵；3)根据所述对齐矩阵，计算短语对齐的频度；4)根据所述短语对齐的频度计算的所述短语对齐的相对频度和词汇化概率。本发明能够有效表示所有可能的对齐短语组合，提高了短语抽取的质量，进而能够提高根据所抽取的短语进行翻译的质量。
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公开(公告)号：CN1641631A
公开(公告)日：2005-07-20
申请号：CN200410000628.8
申请日：2004-01-13
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
IPC: G06F17/20
Abstract: 本发明公开了一种机器翻译自动评测方法及其系统。该方法在至少一篇参考译文中查找机器翻译系统的输出译文的匹配子片断，然后根据这些匹配子片断及其长度计算熵，以及计算长度惩罚系数和匹配比例惩罚系数，最后获得一个评分作为评价指标。本发明的机器翻译自动评测系统包括子片断搜索模块、长度计算模块、长度惩罚模块、匹配比例惩罚模块和评测得分计算模块。本发明的机器翻译自动评测方法及其系统可以准确评价译文质量，并且能够生成一个具有绝对意义的评价指标，而且在进行自动评测时不限制匹配子片断的长度。
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公开(公告)号：CN102693309B
公开(公告)日：2014-08-06
申请号：CN201210166934.3
申请日：2012-05-25
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
Abstract: 本发明提供了计算机辅助翻译的方法及系统，在机器翻译结果的基础上，利用机器翻译中的中间信息、用户记忆库、词典等其他方面的辅助翻译信息来修改和完善机器自动翻译的结果。其中，采用基于AC自动机的候选短语查询方法，在线性复杂度之内解决了候选短语的查询问题，大大提高了辅助翻译的效率；采用基于卡尔曼滤波的候选短语排序方法解决了不同集合的短语之间的排序问题，通过用户翻译历史记录的分析，不断优化各候选短语集合的权重，从而提高候选短语推荐的精准度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119416845A
公开(公告)日：2025-02-11
申请号：CN202411551391.6
申请日：2024-11-01
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
Abstract: 本发明提出一种基于斐波那契编码的存算一体神经网络加速方法和加速器，包括：存算一体神经网络加速器的斐波那契编码器将参与神经网络运算任务的激活值和权重值从二进制编码为斐波那契编码，得到斐波那契激活和斐波那契权重，存算一体神经网络加速器中存算一体单元的DAC将斐波那契激活转化为多个模拟电压，并分别施加到存算一体单元中SRAM阵列每一行的字线上；SRAM阵列的每个单元将输入的模拟电压乘以相应的斐波那契权重，得到中间运算结果，SRAM阵列每一列的加法器对中间运算结果进行重新分配电荷以完成内积的累加操作，并将累加操作结果通过存算一体单元的ADC转换为斐波那契编码的数字格式，作为神经网络运算任务的运算结果。
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公开(公告)号：CN105260739B
公开(公告)日：2018-08-31
申请号：CN201510603903.3
申请日：2015-09-21
Applicant: 中国科学院计算技术研究所 , 国家计算机网络应急技术处理协调中心
IPC: G06K9/62
Abstract: 本发明适用于图像检索技术领域，提供了一种面向二进制特征的图像匹配方法及其系统，所述方法包括：特征提取步骤：提取待检测的图片的多个特征点的信息以及多个所述特征点的第一二进制描述子；第一匹配步骤：将多个所述第一二进制描述子与预设的图片库中的所有图片的第二二进制描述子进行比较，找出与多个所述第一二进制描述子匹配数最多的第二二进制描述子所对应的第一图片；第二匹配步骤：将所述待检测的图片和所述第一图片进行特征点的信息的匹配，获得所述待检测图片的匹配结果信息。由此，本发明提高了图像匹配的准确性及速度。
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公开(公告)号：CN101989261B
公开(公告)日：2013-03-13
申请号：CN200910164809.7
申请日：2009-08-01
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
IPC: G06F17/28
Abstract: 本发明提供一种统计机器翻译短语抽取方法，包括下列步骤：1)从两个方向对双语语料获得多个对齐句对组合，并计算所述多个对齐句对组合的先验概率；2)由所述多个对齐句对组合的词语对的先验概率之和计算所述词语对的对齐概率，由所述词语对的对齐概率构成对齐矩阵；3)根据所述对齐矩阵，计算短语对齐的频度；4)根据所述短语对齐的频度计算的所述短语对齐的相对频度和词汇化概率。本发明能够有效表示所有可能的对齐短语组合，提高了短语抽取的质量，进而能够提高根据所抽取的短语进行翻译的质量。
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公开(公告)号：CN102693309A
公开(公告)日：2012-09-26
申请号：CN201210166934.3
申请日：2012-05-25
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
Abstract: 本发明提供了计算机辅助翻译的方法及系统，在机器翻译结果的基础上，利用机器翻译中的中间信息、用户记忆库、词典等其他方面的辅助翻译信息来修改和完善机器自动翻译的结果。其中，采用基于AC自动机的候选短语查询方法，在线性复杂度之内解决了候选短语的查询问题，大大提高了辅助翻译的效率；采用基于卡尔曼滤波的候选短语排序方法解决了不同集合的短语之间的排序问题，通过用户翻译历史记录的分析，不断优化各候选短语集合的权重，从而提高候选短语推荐的精准度。
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公开(公告)号：CN101989260B
公开(公告)日：2012-08-22
申请号：CN200910164808.2
申请日：2009-08-01
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
IPC: G06F17/28
Abstract: 本发明提供一种统计机器解码方法，包括下列步骤：1)对于测试集的每个源语言句子，由单解码器生成测试集句子的翻译超图；2)将所述测试集句子的翻译超图压缩为测试集句子的共享压缩翻译超图；3)在所述测试集句子的共享压缩翻译超图上，进行联合解码，从所述联合解码所获得的多个最优译文中选择最终译文。根据上述方法进行统计机器解码，缓解了单解码器和系统融合的局限性，并且提高了译文翻译的准确性。
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