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《多语言领域本体学习研究》勘误表: 热度 4 timy 2012-12-2 10:28; 序号章节页码行号原文修改后发现日期指出人 1 P48 ，公式（ 3-5 ） , 倒数第二行 Dice(C,E)=2a/((a+b)(a+c)) Dice(C,E)=2a/(2a+b+c) 2012,02.27 博主 2 P75 ，表 4-7 最后一行 0.84144 0.75648 0.79508 0.84036 0.75225 0.79211 2012.11.30 博主 3 P76 ，表 4-8 倒数第 6 行 0.84144 0.75648 0.79508 0.84036 0.75225 0.79211 2012.11.30 博主 4 P76 ，表 4-9 第 2 行 0.81183 0.63934 0.71136 0.82852 0.62701 0.71007 2012.11.30 博主 5 P173 ，表格最后两行倒数第二行数字，倒数第一行说明将倒数第一行和倒数第二行互换 2012.12.1 博主 6 P174 ，表格最后两行倒数第二行数字，倒数第一行说明将倒数第一行和倒数第二行互换 2012.12.1 博主 7 P177 ，附表 12-6 最后一行 0.80098 0.7422 0.76851 0.84036 0.75225 0.79211 2012.11.30 博主 8 P179 ，附表 12-16 最后一行 0.8285 0.6270 0.7101 0.82852 0.62701 0.71007 2012.11.30 博主; 个人分类: 信息组织|4526 次阅读|11 个评论

中信所学术报告通知：面向多语本体学习的双语术语抽取方法与技术: timy 2008-11-3 15:04; 题目：面向多语本体学习的双语术语抽取方法与技术报告人：章成志博士时间：2008年11月12日（星期三）下午2：00 地点：中信所办公大楼333 报告内容：多语本体在跨语言信息检索、机器翻译等多语言信息服务中具有重要作用。以EuroWordNet为代表的通用多语本体主要依靠手工构建。但在很多的多语言信息服务中，构建多语领域本体的需求更加迫切，若仍然主要依靠手工构建，则在构建周期和成本上不能满足实际需求。因此，如何利用现有的多语资源，采用自然语言处理和机器学习技术来自动构建多语领域本体（或称为本体学习）是实现多语言信息服务的重要研究课题。实现该技术，一方面可以将多语领域本体用于专业领域的跨语言信息检索和机器翻译，另一方面可以通过多语领域本体进行专业领域多语资源的深层标注、实现多语言的信息资源共享。双语术语的抽取与对齐等处理是多语本体学习中的基础和关键技术之一。本报告将针对多语本体学习中的双语术语抽取方法与技术进行重点描述，说明相关的研究情况与需要解决的关键问题，介绍报告人在该研究领域的研究进展情况。欢迎相关专家莅临指导，欢迎各位朋友参加并提出宝贵意见。; 个人分类: 同行交流|4313 次阅读|2 个评论

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