对齐的造句

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在靠左对齐的图像下插入换行符
应用该功能可以使项目符号列表中的列表项具有相同的宽度，其效果就像是两端对齐的段落一样。
第一个变量是对齐的，在第1行占用8个字节。
寻找合适的时间对齐的方法就成为必须。
对齐的结果经过后处理就可以得到翻译的模板。
实验表明,该方法显著的提高了双语名实体词对齐的召回率。
对齐度准则源自于人对于图像内容对齐的认识，在数学上则基于方差。
接着本文介绍了ebmt系统的标注集和标注规则,以及对齐的方法和对齐关系的表示。
在这部分，你可以定义软件在天文数据分类或动画时需要对齐的图片参数。
由于序列对齐是一个np完全问题，所有企图快速产生最优化对齐的想法是不可能实现的。
用对齐的造句挺难的，這是一个万能造句的方法
这些对齐的长度和替换率可以选择，使其在重要的相似性中出现频繁，而在背景序列中出现很少。
树对齐兼顾了单词对齐和结构对齐的特点,树的结构可以有效地表示语句中包含的结构信息和语法信息。
由于序列对齐的计算复杂性相对于序列长度成指数形式增长，所以将长序列集分割成短序列子集的dca思路可能产生快速的多序列对齐。
由于传统的词对齐算法对于名实体词对齐得不到一个满意的结果,本文在原有的词对齐算法基础上探索了几种名实体词对齐的方法。
本文从以下几个方面进行了研究: 1 .本文运用在句法分析方面取得成功的基于转换的错误驱动算法建立了一个汉英名实体词对齐的自学习系统。
首先将双语句对中未被对齐的双语名实体作为关键词构造为查询条件,自动送入搜索引擎,然后对查询结果通过相关处理,获得可靠的名实体词对齐对。
假设图标在每列中彼此对齐也有用处的话，理想状况是图标应该可以自动在左对齐或者右对齐的单元格中进行左对齐或者右对齐，并且，单元格内容自动缩进以确保空间。
本文研究和讨论了点云预处理的基本流程和主要步骤，研究点云光顺的高斯滤波，中值滤波和平均滤波方法、点云精简的弦高差算法和多视点云特征对齐的方法。
在建立了一个拥有3592句手工对齐的语料库之后,通过自学习系统获取了大量规则,这些规则的获取方法不仅简单易行,更在应用于汉英名实体词对齐中取得了很高的正确率。
然后本文考虑到基于回车符的方法在实际应用中的缺陷,提出了一种基于锚点句对的分段对齐方法,并根据需要,将上述两种方法相结合,形成了一种多层次分段对齐方法,进一步提高了句子对齐的运行效率和正确率。