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自从计算机问世以来,人类一直希望能让计算机理解和合成人类的自然语言,即的日常语言,这就是“自然语言理解”,机器翻译、人机对话、语音识别和语音合成、汉字的识别,都是自然语言理解关心的问题。其中最核心的目标是让计算机理解和合成自然语言,即教会计算机听话的说话。如果这一核心目标能够达到,人类将从人工翻译、计算机编程语言的学习等大量工作中解放出来,人类也将从计算机理解和合成自然语言的过程中观察到人类心智活动的机制。不少专家曾经估计,实现计算机理解和合成自然语言不会是一个遥远的路程。 相似文献
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让计算机理解人类自然语言,通过机器翻译技术解决人类语言障碍,不仅是人们长期以来的追求和理想,也是广大自然语言处理和机器翻译研究人员共同努力的方向。北京交通大学计算机与信息技术学院副教授徐金安便是其中杰出的一位。 相似文献
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<正>计算机视觉是人工智能的一项核心技术,目前正处于全球研发热潮期。计算机视觉是一种利用计算机从图像或视频中获取信息的技术,即试图理解或者仿真人类视觉系统达到完成特定任务的目的,可以分解为增强现实、生物识别、场景理解、字符识别、目标跟踪、视频图像识别等多个技术分支。场景理解作为计算机视觉领域的一个重要分支,其目标在于将采集到的视觉数据转换为语义信息,使计算机能够获得概括与描述视觉场景的能力,在人机交互、机器人模式识别、自动驾驶、增强现实等领域具有广泛的应用。 相似文献
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计算机是一种媒体,是人类在生活和工作中使用的工具,又是媒体进步的阶段性产物,其先进性是相对的,局限性是绝对的.只有从这个角度理解计算机,才能更加合理和准确.计算机辅助教学的合理实现,应该是在正视计算机的媒体地位基础上的实现,其核心特征是"辅助",即辅助教师,而不是取代教师. 相似文献
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自然语言理解是人工智能的一个重要分支。首先阐述了自然语言理解处理的不同层次;其次,分析了自然语言理解中语法的内涵;同时,介绍了一种自然语言理解中语法分析的算法,即采用适合于分析与生成的自顶向下分析算法的设计和实现。 相似文献
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语音识别技术是通过计算机系统将人类语言的内容及意义进行识别,这个构想始于20世纪50年代。语音识别技术是以语音为研究对象,通过语音信号处理让机器自动识别和理解人类的语言,语音识别技术是一门涉及面很广的学科,与声学、语音学、语言学等都有着密切的联系。近些年来,随着科学技术的快速发展,电子信息产业发展更为全面,其中计算机系统的各方面功能不断强大,"语音识别"技术也取得了突破性进展,其应用范围也融入到各个领域。语音识别技术是以语音为研究对象,通过语音信号处理让机器自动识别和理解人类的语言。 相似文献
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让计算机进行自然语言翻译一直是人类长期追求的目标之一,同时也是人工智能的最终目标之一。近年来神经机器翻译是研究者最青睐的方法,但像藏汉机器翻译属于低资源语言上的翻译效果并不是很理想。文章回顾了机器翻译技术的发展历程并简述研究现状,接着对近几年的藏汉机器翻译方法进行了简要的介绍。 相似文献
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1 项目简介机器翻译是利用计算机技术实现从一种自然语言(源语言)到另一种自然语言(目标语言)的转换(翻译),为此,就必须要有对源语言和对目标语言的了解,并要有一种好的处理机制,在这种机制中,有着包括人类常识在内的各种各样的知识。可以说,高性能机译研究是涉及语言学、计算机科学、人工智能等多个学科的综合性研究课题,它几乎涉及了语言信息处理的所有研究领域,是当前语言信息处理技术发展的“瓶颈”和突破口之一。机器翻译在技术实现上需要模拟人的复杂思维过程,理解各种语言学知识,并建立起复杂的推理计算模型,以实现两种自然语言之间的转换。 相似文献
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计算机网络就是把各个计算机连接到一起,让网络中的计算机可以相互的通信。网络编程就是通过程序实现两台计算机的通信。Python作为最为人性化的程序语言,在网络编程方面相对于其他高级语言,具有变成逻辑简单,代码量少,最为接近人类自然语言的特点。将主要研究Python语言如何实现TCP编程和UDP编程。 相似文献
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自然语言检索中的源文本词汇切分研究 总被引:1,自引:0,他引:1
FFCS立足于对英语句子的分析,对中文句子的分析该方法就有一定的局限性,而且在自然语言检索中,中文信息处理占有重要地位;而自然语言处理和理解是智能信息处理的核心,句子的语义复杂性给自然语言的理解带来难度,梯形分割模糊匹配法能够帮助对中文文本的理解,为自然语言检索提供了一种较好的方法。 相似文献
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正让计算机理解人类自然语言,通过机器翻译技术解决人类语言障碍,不仅是人们长期以来的追求和理想,也是广大自然语言处理和机器翻译研究人员共同努力的方向。北京交通大学计算机与信息技术学院副教授徐金安便是其中杰出的一位。二十余载的刻苦攻关和不懈努力,徐金安在自然语言处理及机器翻译方面的相关研究,尤其是在黏着语系与孤立语系及曲折语系之间的翻译方面,摸索出了一条独具特色的研究新路,使诸如日语、韩语、维语等语言与汉语、英语之间的机器翻译理论前进了一步。十年海外科研路硕果累累徐金安出生于才俊辈出的荆楚之地——湖北荆州,1988年,他以优异的成绩考入北方交通大学通信 相似文献
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当今计算机科学发展趋势,可以把它分为三维考虑。一维是是向”高”的方向。性能越来越高,速度越来越快,主要表现在计算机的主频越来越高。另一个方向就是向“广”度方向发展,计算机发展的趋势就是无处不在,以至于像“没有计算机一样”。近年来更明显的趋势是网络化与向各个领域的渗透,即在广度上的发展开拓。第三个方向是向”深”度方向发展,即向信息的智能化发展。具体说来计算机的发展将趋向超高速、超小型、平行处理和智能化,量子、光子、分子和纳米计算机将具有感知、思考、判断、学习及一定的自然语言能力,使计算机进入人工智能时代。这种新型计算机将推动新一轮计算技术革命,并带动光互联网的快速发展,对人类社会的发展产生深远的影响。 相似文献
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基于人像识别技术的护照鉴定系统 总被引:1,自引:0,他引:1
本鉴定系统旨在使计算机具有通过人像识别束鉴别护照的功能。系统中以字符识别为先导,以人像识别为核心,是一种依托于图像理解、模式识别、计算机视觉和神经网络等高技术的智能系统,在公安、边检、旅店等行业具有广泛应用前景,可以有效地防范各种形式的刑事犯罪与经济犯罪。 相似文献
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运动目标捡测是数字图像处理技术的一个主要部分,其研究对象是图像序列,目的是从图像序列中将变化区域从背景图像中提取出来,它是计算机视觉、目标识别、安全监控等视频分析和处理的关键部分.智能交通系统中的运动车辆检测是从图像序列中将运动的车辆从静止的背景图像中提取出来,是运动目标检测问题的一个应用实例.本文首先介绍了运动目标检测常用的三种检测方法,详细论述了在复杂背景下背景模型的获取和动态更新问题,在合成背景的基础上提出了一种改进的基于背景差值的运动车辆检测方法,并给出了实验结果. 相似文献