-
题名语言学流派翻译研究的发展历程回顾
被引量:1
- 1
-
-
作者
马冬梅
-
机构
西北师范大学外语学院
-
出处
《甘肃农业》
2006年第9X期242-243,共2页
-
文摘
许多语言学家和翻译理论家试图用语言学的观点来解释翻译研究中的一系列主要问题,形成了翻译理论的语言学派。翻译研究的语言学派从二十世纪后半叶开始得到了空前的发展,对翻译研究产生了深远的影响。本文将根据其关注焦点的不同,把翻译研究的语言学派分为三个阶段即句法阶段、语义阶段和语用阶段,并探讨了这三个阶段的翻译研究方法的差异。
-
关键词
翻译研究的语言学派
句法阶段
语义阶段
语用阶段
-
分类号
H059
[语言文字—语言学]
-
-
题名面向舌体分割的两阶段卷积神经网络设计
被引量:19
- 2
-
-
作者
王丽冉
汤一平
陈朋
何霞
袁公萍
-
机构
浙江工业大学信息工程学院
浙江银江研究院有限公司
-
出处
《中国图象图形学报》
CSCD
北大核心
2018年第10期1571-1581,共11页
-
基金
国家自然科学基金项目(61379078)~~
-
文摘
目的由于舌体与周围组织颜色相似,轮廓模糊,传统的分割方法难以精准分割舌体,为此提出一种基于两阶段卷积神经网络的舌体分割方法。方法首先,在粗分割阶段,将卷积层和全连接层相结合构建网络Rsnet,采用区域建议策略得到舌体候选框,从候选框中进一步确定舌体,从而实现对舌体的定位,去除大量的干扰信息;然后,在精分割阶段,将卷积层与反卷积层相结合构建网络Fsnet,对粗分割舌象中的每一个像素点进行分类进而实现精分割;最后,采用形态学相关算法对精分割后的舌体图像进行后续处理,进一步消除噪点和边缘粗糙点。结果本文构建了包含2 764张舌象的数据集,在该数据集上进行五折交叉实验。实验结果表明,本文算法能够取得较为理想的分割结果且具有较快的处理速度。选取了精确度、召回率及F值作为评价标准,与3种常用的传统分割方法相比,在综合指标F值上分别提高了0. 58、0. 34、0. 12,效率上至少提高6倍,与同样基于深度学习思想的MNC(multi-task network cascades)算法相比,在F值上提高0. 17,效率上提高1. 9倍。结论将基于深度学习的方法应用到舌体分割中,有利于实现舌象的准确、鲁棒、快速分割。在分割之前,先对舌体进行定位,有助于进一步减少分割中的错分与漏分。实验结果表明,本文算法有效提升了舌体分割的准确性,能够为后续的舌象自动识别和分析奠定坚实的基础。
-
关键词
卷积神经网络
深度学习
舌体分割
两阶段语义分割
形态学
-
Keywords
convolutional neural network
deep learning
tongue segmentation
two-stage semantic segmentation
morphology
-
分类号
TP391.41
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
-