基于规则的模型自动转换方法
机器翻译方法
机器翻译方法机器翻译（Machine Translation，MT）是指利用计算机技术实现自然语言之间的翻译。
随着人工智能技术的快速发展，机器翻译已经成为解决语言交流障碍的有效工具。
本文将介绍几种常见的机器翻译方法，并分析它们的优缺点。
一、基于规则的基于规则的机器翻译方法是早期机器翻译技术的主要方法之一。
它通过事先构建一系列的翻译规则，然后根据这些规则将源语言文本转换成目标语言文本。
这种方法需要大量的人工工作，主要包括：1. 构建词汇库：将源语言词汇与目标语言词汇一一对应。
2. 编写规则：根据语法规则和词汇库，编写一系列的翻译规则。
3. 设计规则匹配算法：将源语言文本与规则进行匹配，并生成目标语言文本。
优点：基于规则的机器翻译方法可以实现精确的翻译，尤其在语法规则复杂的语言对之间效果较好。
缺点：构建规则和词汇库需要耗费大量时间和人力，且对语言灵活性要求较高，无法处理多义词和歧义的情况。
二、基于统计的基于统计的机器翻译方法通过分析大规模的双语语料库，学习源语言与目标语言之间的统计规律，从而实现自动翻译。
主要步骤包括：1. 建立双语语料库：收集大规模的源语言和目标语言平行语料，如新闻报道、书籍等。
2. 分词与对齐：将源语言和目标语言文本进行分词，并进行句子级别的对齐。
3. 训练模型：利用统计算法，根据对齐的双语语料库，学习源语言和目标语言之间的翻译模型。
4. 解码翻译：根据学习到的翻译模型，将源语言文本翻译成目标语言文本。
优点：基于统计的机器翻译方法可以自动学习源语言和目标语言之间的翻译规律，无需人工构建规则和词汇库。
缺点：对于生僻词和长句等复杂情况，效果不如基于规则的机器翻译方法。
三、基于神经网络的近年来，随着深度学习的广泛应用，基于神经网络的机器翻译方法逐渐兴起。
该方法通过构建深层神经网络模型，直接将源语言文本映射到目标语言文本，实现端到端的翻译。
主要步骤包括：1. 构建编码器-解码器模型：编码器将源语言文本映射到一个语义空间，解码器将语义空间中的信息转换为目标语言文本。
基于规则库的工作流流程文件转换方法
先通 过建立 映射 规则库 来存储 不 同流程 定义语 言间相 互转 换 的规 则 ，然后 在转换 过程 中动态 查找规 则库 ， 获取 －前 流程 定 － ３ 义转换 所需要 的规则 ， 最后 用获取 的规 则初 始化转换 引擎以 实现 流程 定 义文件 的转挟 。采用上述 方法建 立 了从 Ｘ Ｄ Ｘ Ｐ Ｌ（ ｍｌ ｐｏｅｓｄｆ ｉｏ ｎｕｇ）０ Ｐ Ｌｂ ｓ ｅｓ ｒｃｓ ｅｅｕｉ ｇ ａｅＪ Ｐ Ｌ到 Ｘ Ｄ ｒｃｓ ｅ ｔ ｎｌ ｇ ａｅ Ｅ （ｕｉ ｓ ｐｏｅｓ ｘｃｔ ｎｌ ｕｇ） ｋ Ｅ ｉ ｉ ａ ｎ Ｂ ｎ ｏ ａ ｎ ３Ｂ Ｐ Ｌ之 间 的转 换规则库 ， 运用该规 则库 完成 了实例 的相互转换 。 实验 结果表 明 了该转换 方 法的可行性 和有效性 。 关键 词： 流程定 义；转换 框 架； 规则库 ；元模 型；模 型 中图法分类号 ： Ｐ １． Ｔ ３１ ６ ５ 文献标识 码： Ａ 文章编 号 ：００７ ２ ２ １） ９１８ ．５ １０ —０４（００ ０ —９００
１８ ２ １， ９ ９０ ００ １（ ３ ）
・人 工 智 能 。
计 算 机 工程 与 设计 Ｃ ｍ ｕ ｒ ｎｉ ｅ ｎ ａｄ ｅｉ ｏ ｐｔ Ｅ ｇ ｅｒ ｇ ｎ Ｄ ｓ ｎ ｅ ｎ ｉ ｇ
基于规则库的工作流Байду номын сангаас程文件转换方法
周文 斌 ， 兰雨晴
（ 北京航 空航 天 大学 计 算机 学 院，北 京 １０９） ０１１
ｕ ｅ ｌ ｓｄ ｒ ｇ ｔ ｅｔａ ｓｏ ｍａｉ ｎ ｐ ｏ ｅ ｓ ａ ｄ ｆ ａｌ ｅｔａ ｓ ｏ ｍａｉ ｎ ｅ ｇ ｎ ｎ ｔ ｌ ｅ ｙ ｔ ｅａ ｑ ｉ ｄ ｒ ｌ ｓｔ ｃ ｉｖ ｅ ｓ ｆ ｒ ｅ ｕ ｎ ｎ ｆ ｒ ｔｏ ｒ ｃ ｓ ， ｎ ｉ ｌ ｔ ｒ ｆ ｒ ｔ ｎ ｉ ｅ ｉ ｉ ｉ ａｉ ｄ ｂ ｃ ｕｒ ｅ ｏ ａ ｈ ｅ ｅ ｔ ｕｌ ｕ ｉ ｈ ｒ ｎ ｙｈ ｎ ｏ ｓ ｉ ｚ ｈ ｅ ｕ ｈ
自然语言处理算法
自然语言处理算法自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）是人工智能领域的一个重要研究方向，旨在让计算机能够理解、处理和生成人类语言。
为了实现这一目标，需要使用一系列的算法和技术来解决涉及语义、语法和语用等多个层面的问题。
下面将介绍几种常见的自然语言处理算法。
1. 词袋模型与TF-IDF词袋模型是一种简单而常用的文本表示方法，它将文本看作是由单词构成的袋子，忽略了单词顺序和语法结构。
每个文档可以表示为一个由各个单词频率构成的向量。
然而，单纯的词袋模型无法区分关键词和常用词，因此引入了TF-IDF （Term Frequency-Inverse Document Frequency）算法来提高特征的重要性。
TF-IDF通过计算一个词在文档中的频率与在整个语料库中的逆文档频率的乘积，从而得到一个更加准确的文本表示。
2. 基于规则的方法基于规则的方法是一种早期的自然语言处理算法，它通过预先定义的规则和模式来处理文本。
这种方法需要专家手动编写大量规则，对于不同的语言和任务来说并不通用。
然而，在特定领域或任务中，基于规则的方法可以取得较好的效果。
例如，在问答系统中，可以根据问题的结构和关键词，设计一系列规则来生成相应的回答。
3. 统计语言模型与n-gram模型统计语言模型通过统计文本数据中的频率和概率来建模一个语言的规律和特征。
常见的统计语言模型有n-gram模型，其中n表示模型中考虑的上下文的长度。
通过计算n-gram序列的频率，可以估计一个单词在给定上下文中出现的概率。
例如，二元（bigram）模型只考虑一个单词的上一个单词，三元（trigram）模型考虑两个上一个单词。
这些统计语言模型可以用于自动语音识别、机器翻译和文本生成等任务。
4. 词嵌入与深度学习词嵌入是一种将文本中的词汇映射到低维向量空间中的技术。
通过将词与其上下文的共现信息进行建模，可以得到具有语义关联性的词向量表示。
《2024年蒙汉语码转换研究》范文
《蒙汉语码转换研究》篇一一、引言随着全球化的推进和信息技术的飞速发展，语言交流的多样性变得越来越重要。
蒙汉语码转换作为一种特殊的语言交流方式，其重要性逐渐凸显。
蒙汉语码转换研究，不仅对于深入了解两种语言的特点及其背后的文化背景有着重要意义，还有助于推动语言技术的创新和语言服务的发展。
本文将针对蒙汉语码转换的相关问题进行研究分析，为进一步探讨蒙汉语码转换的应用与发展提供参考。
二、蒙汉语码转换概述蒙汉语码转换，是指在不同语言之间进行文字编码的转换，使蒙文和汉字在计算机系统中实现互通。
这种转换主要涉及字符编码的转换和语义信息的传递。
蒙文和汉字分别属于不同的文字体系，因此，进行蒙汉语码转换需要解决文字编码、语义对应等关键问题。
三、蒙汉语码转换的技术方法（一）基于规则的转换方法基于规则的转换方法是通过制定一定的转换规则来实现蒙汉语码的转换。
这种方法需要建立一套完整的规则体系，包括字符编码的对应关系、语法规则、语义对应等。
在应用中，该方法需结合具体场景和需求，灵活运用规则进行转换。
（二）基于统计的转换方法基于统计的转换方法则是通过分析大量语料库中的数据来寻找蒙汉两种语言之间的对应关系。
这种方法主要利用自然语言处理技术和机器学习算法，对语料库进行训练和优化，从而实现蒙汉语码的自动转换。
（三）混合方法混合方法则是结合了基于规则和基于统计两种方法的优点，既考虑了语言的规则性，又利用了统计数据来提高转换的准确率。
这种方法在处理复杂语言现象时具有较好的表现。
四、蒙汉语码转换的应用与发展（一）应用领域蒙汉语码转换在多语言环境下的信息处理、跨文化交流、教育、翻译等领域具有广泛的应用价值。
例如，在多语言环境下的信息处理中，蒙汉语码转换技术可以实现不同语言之间的互通，提高信息处理的效率；在跨文化交流中，该技术有助于促进不同民族之间的交流与理解；在教育领域，该技术可以辅助双语教学，帮助学生更好地掌握两种语言；在翻译领域，该技术可以辅助计算机辅助翻译，提高翻译的准确性和效率。
自然语言生成模型的原理与实现
自然语言生成模型的原理与实现自然语言生成（Natural Language Generation，简称NLG）是人工智能领域中的一个重要研究方向，旨在让计算机能够以自然语言的形式生成人类可理解的文本。
自然语言生成模型的原理与实现是实现该目标的关键。
一、自然语言生成模型的原理自然语言生成模型的原理可以分为两个主要部分：语言模型和生成算法。
1. 语言模型语言模型是自然语言生成模型的基础，它用于计算一个句子在语言中的概率。
常见的语言模型有n-gram模型和神经网络模型。
- n-gram模型：n-gram模型是一种基于统计的语言模型，它假设一个词的出现只与前面n-1个词有关。
通过统计语料库中的词频和词组频率，可以计算一个句子的概率。
然而，n-gram模型忽略了词之间的长距离依赖关系，因此在生成长句时效果不佳。
- 神经网络模型：神经网络模型利用深度学习的方法，通过训练大量的语料库来学习语言的规律。
其中，循环神经网络（Recurrent Neural Network，简称RNN）和变种模型如长短时记忆网络（Long Short-Term Memory，简称LSTM）是常用的模型。
这些模型可以捕捉到词之间的长距离依赖关系，从而提高了生成的质量。
2. 生成算法生成算法是自然语言生成模型的核心，它决定了如何根据语言模型生成合理的句子。
常见的生成算法有基于规则的方法和基于概率的方法。
- 基于规则的方法：基于规则的方法通过事先定义一系列语法规则和转换规则，根据这些规则逐步生成句子。
这种方法的优点是生成的句子结构准确，但缺点是需要手动定义大量的规则，且难以覆盖复杂的语言现象。
- 基于概率的方法：基于概率的方法利用语言模型计算句子的概率分布，并根据概率进行采样生成句子。
这种方法的优点是可以自动学习语言的规律，生成的句子更加自然。
常见的基于概率的生成算法有贪心搜索、束搜索和蒙特卡洛搜索。
二、自然语言生成模型的实现自然语言生成模型的实现需要考虑数据预处理、模型训练和生成过程。
基于规则的Open Street Map数据模型转换
基于规则的Open Street Map数据模型转换江瑜;周晓光;李志盛;赵肄江【期刊名称】《测绘与空间地理信息》【年(卷),期】2016(39)1【摘要】周边区域地理信息的获取是我国地缘环境研究中的一个难题，志愿者地理信息（ volunteered geographic in-formation， VGI）的兴起为解决该难题提供了一个可行的方法。
在目前一系列的 VGI 项目中， OpenStreetMap（ OSM）是比较领先的应用，但OSM数据模型不同于我国周边应用的专业矢量数据模型，因此，利用OSM数据时首先需要对其进行模型转换。
有鉴于此，本文提出了一种基于规则的OSM数据到专业应用矢量数据模型转换方法。
该方法首先利用OSM定义的几何类型与地物属性作为分类依据，建立了模型转换基本规则库；对于志愿者根据自己的理解自行标注未包含在基本规则库中的目标采用人机交互方式进行模型转换，并在此过程中不断完善规则库，利用越南与巴基斯坦数据进行实验，最终形成了包括2344条转换规则的模型转换规则库，为OSM数据模型到专业应用矢量数据模型的转换提供了一条可行途径。
%Spatial data acquisition is a bottleneck for borderland researching.In recent years, Volunteered Geographic Information (VGI) has been proven to be a very successful means of acquiring timely and detailed global spatial data.OpenStreetMap (OSM) has been known as the most successful VGI resource.But OSM data model is far different from the traditional geographic information mod-el.Thus the OSM data needs to be converted to the scientist customized data model at first.Therefore, a rule_based transformation method ispresented after analysing OSM data characteristics in this paper.In this method, a basic transformation rule base is estab-lished using geometry type and thematic attribute defined by OSM Features firstly.Then, the left unusual objects tagged by the volun-teers according to their understanding are converted by human-computer interaction and the responding transformation rules are re-membered into the rule base.A transformation rule base with 2344 rules was established in the experiment.OSM data of Vietnam, Pa-kistan is used to test and verify the the effectiveness of the method.Experiment proved that the method presented in this paper provide a solution for OSM data model converting to traditional authoritative data model.【总页数】4页(P31-34)【作者】江瑜;周晓光;李志盛;赵肄江【作者单位】中南大学地球科学与信息物理学院，湖南长沙410083;中南大学地球科学与信息物理学院，湖南长沙410083;中南大学地球科学与信息物理学院，湖南长沙410083;中南大学地球科学与信息物理学院，湖南长沙410083【正文语种】中文【中图分类】P208【相关文献】1.嗨，兄弟!没你不行 Maple street 33 [J],2.将关系数据模型转换为对象数据模型的研究 [J], 刘义英;郝忠孝3.基于Open Street Map数据的地理信息分析与提取技术 [J], 任常青;陈杰;查祝华;周晓光4.Open Street Map的数据转换方法研究 [J], 姜晶莉;郭黎;邓圣乾;赵家瑶5.ArcView Street Map系统 [J], 柴振荣因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
人工智能机器翻译方法
人工智能机器翻译方法引言随着全球化的进展，跨国交流和合作日益频繁，语言之间的障碍成为了一个亟待解决的问题。
人工智能机器翻译作为一种快速自动翻译技术，已经取得了显著的进展。
本文将探讨人工智能机器翻译的几种常见方法及其优缺点。
一、基于规则的机器翻译方法基于规则的机器翻译（Rule-based Machine Translation，RBMT）方法是早期机器翻译技术的一种。
该方法通过人类专家创建的一系列规则进行翻译处理。
这些规则通常基于语法、词汇和句法等语言知识。
RBMT方法的优势在于可以精确控制翻译过程，但是缺点也很明显，例如对于复杂的语言现象和语义问题处理能力有限。
二、基于统计的机器翻译方法基于统计的机器翻译（Statistical Machine Translation，SMT）是近年来被广泛研究和应用的机器翻译技术。
该方法基于大规模的双语平行语料库，通过统计建模和机器学习算法进行翻译。
SMT方法的特点是可以自动学习翻译模型，因此适用于处理大量的语料。
然而，SMT 方法在处理语义和长句子时存在一定的困难，同时对于非平行数据的利用还有待改进。
三、基于神经网络的机器翻译方法随着深度学习技术的发展，基于神经网络的机器翻译（Neural Machine Translation，NMT）方法逐渐兴起。
NMT方法通过神经网络模型将源语言句子直接映射到目标语言句子。
与传统方法相比，NMT方法能够更好地处理上下文信息和语义关联，进一步提升翻译质量。
然而，NMT方法需要大量的训练数据和计算资源，且模型解释性较差。
四、混合模型机器翻译方法为了克服单一模型的局限性，近年来研究者提出了一种混合模型机器翻译（Hybrid Model Machine Translation）方法。
该方法结合了基于规则、统计和神经网络的机器翻译技术，利用它们各自的优势来提高翻译效果。
混合模型机器翻译方法的具体实施方式有很多种，例如基于规则和统计的混合方法、基于统计和神经网络的混合方法等。
自动驾驶场景生成方法分类
自动驾驶场景生成方法可以根据不同的分类标准进行分类，以下是一些常见的分类方式：
1. 基于规则的方法：这种方法通过定义一系列规则和约束条件来生成自动驾驶场景。
例如，规定道路布局、交通规则、车辆行为等，然后根据这些规则生成具体的场景。
2. 数据驱动的方法：利用实际采集或模拟的数据来训练模型，然后使用模型生成新的场景。
这种方法可以基于机器学习算法，如深度学习，对大量的场景数据进行学习和预测。
3. 混合方法：结合了基于规则和数据驱动的方法，以充分利用两者的优势。
例如，先使用规则定义基本场景结构，再通过数据驱动的方法进行细节调整和优化。
4. 随机生成方法：通过随机抽样或随机过程来生成场景，这种方法可以产生多样化的场景，但可能需要进一步的筛选和过滤来确保场景的合理性和安全性。
5. 基于模型的方法：使用数学模型或物理模型来描述场景中的元素和关系，然后通过仿真或计算生成具体的场景。
6. 交互性方法：允许用户与系统进行交互，例如通过指定场景参数、添加障碍物或改变环境条件，从而生成个性化的场景。
7. 实时生成方法：在运行时实时生成场景，例如根据传感器数据和当前环境信息动态地生成场景，以适应不断变化的驾驶环境。
这些分类方法并不是互斥的，实际应用中可能会采用多种方法的组合。
选择合适的场景生成方法取决于具体的应用需求、数据可用性、计算资源等因素。
不同的方法在效率、真实性、多样性等方面可能有不同的特点，需要根据具体情况进行选择和权衡。
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ｉ ｕｅ ｅｃ ｂ ｅｔｓ ｄ ｌ ｄｍａｐｎ ｌ ． ｎＸ ｌ ｆ ｂｔ ｃ ｓｒｎｅ ａｅｉｄｒ ｅ ． ｘｍｐｅｏ ｉｕ ｌｅｅ ｃ ｎｊｂｓ ｅｓ ｓ ｓｄｔ ｄ ｓｒ ｅｔ ｋｍｏ ｅ ｐ ｉｇｒ ｅ Ａ ＭＬｆｅｏ ｓｒ ｔ ｅ ｔ ｃ ｅｉ ｄ Ａｎｅ ａ ｌ ｆ ｒ ａｒｓａ ｈｏ ｔ ｓ ｏ ｉ ｈ ａ ｎ ａ ｕ ｓ ｉ ａ ａ ｕ ｉ ｒ ｆ ｓ ｖ ｖｔ ｒ ｏ ｒ
和Ａ Ｉ Ｕ 元模型 ，采用基于对象约束语言 的规则表示方法定义 Ｔ 到 Ａ Ｉ Ｍ Ｕ 的映射规则 ，使用可扩展标记语言（ＭＬ描述 Ｔ 和映射规则 ， Ｘ ） Ｍ 得到 Ａ Ｉ Ｘ Ｕ 的 ＭＬ文件 。通过一个虚拟工作压力调查实例验证该方法 的可行性和易用性 。 关奠词 ：任 务模型 ；抽象 用户界面 ；模型转换 ；元模型 ；可扩展标记语言
第 ３ 卷 第 ２ ７ Ｏ期
、０ ＿７ ，ｌ３
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பைடு நூலகம்程
２１ ０ １年 ｌ Ｏ月
Ｏ ｃｏｂ ｒ ０ｌ ｔ ｅ ２ １
Ｎｏ．０ ２
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软件 技 术 与数据 库 ・
文章编号：ｌ ０－４８０１０ ０６ ３ 文献标识码ｔ ０ ＿３２（ １２ ４—ｏ ０ ２ ）—０ Ａ
ＤｏＩ １．９ ９ｊｓｎ１０ －４ ８ ０ １ ００ ６ ： ０３ ６ ／ｉ ．０ ０３ ２ ． １ ． ．１ ．ｓ ２ ２
１ 概述
基于 并发任 务树（Ｔ ） Ｃ Ｔ 任务模 型【 自动生成 用户界面 的 Ｊ
一
般过程为 ： 首先依据任务模型得到活动任务集（Ｔ ） 然后 Ｅ Ｓ，
２ Ｃ Ｔ任务模型的元模型 ． １ Ｔ 本文提 出的 Ｔ 元模型是依据 Ｃ Ｔ任务模型定义的 。 Ｍ Ｔ 任 务模型 的元模型（ ｔ 。 是对 任务模型结构 以及它所 涉及 的 Ｍｅａ ｋ ）
Ｒｕ ｅ ｂ ｓ ｄ Ｍ ｏ ｅ ｔ ｍ ａ ｉ ｎ ｅ ｓｏ ｅ ｈ ｄ ｌ． ａ ｅ ｄ ｌ Ａｕ ｏ ｔｃ Ｃｏ ｖ ｒ ｉ ｎ Ｍ ｔ ｏ
ＹＡＮＧ ． ｉ ｏ Ｓ ｕ Ｈｅ ｂ ａ ． ＨＩ ｎ Ｙ＿
（ｃ ｏ ｌ ｆ ｏ ｕｅ ｃｅ ｃ ｎ ｅｅｏ Ｓ ｈ ｏ ｍｐ ｔｒ ｉ ｅａｄＴ ｌｃｍｍｕ ｉ ｔ ｎＥ ｇｎ ｅ ｎ ，ｉｎ ｓ ｉｅｓｙＺ ｅｊ ｇ２ ２ １， ｈｎ） ｏＣ Ｓ ｎ ｎｃ ｉ ｎ ｉｅｒ ｇ ＪａｇｕＵｎｖ ｒｉ ， ｈ ｎｉ １０ ３ Ｃ ｉａ ａｏ ｉ ｔ ｎ ａ
中 田分类 Ｐ１ 号ｔ ３１ Ｔ
基 于规 则 的模 型 自动转 换 方 法
杨鹤标 ，石 云
（ 苏大学计 算机科 学与通信工程 学院，江苏 镇江 ２ ２ １） 江 １０ ３
擅
要 ：为实现任务模型（Ｍ） Ｔ 到抽象 甩户界 面（ Ｕ） ＡＩ 模型 的自动转换 ，提出一个基于规则的模型转换方法 。构建并发任务树的 Ｔ 元模型 Ｍ
［ ｓｒ ｃ］ｎｏｄｒｏｒａｉｅｈ ｕｏ ｔ ｏ ｖ ｒ ｏ ｆ ａｋＭｏ ｅ（Ｍ）ｏ ｓ ａｔ ｅ ｔ ｆｃ （ ）ｔｉ ｐｐ ｒ ｒｓｎｓ ｌ—ａｅ ｄ ｌ Ａｂｔａｔ Ｉ ｒｅ ｌ ｅ ｔｍａｉ ｃｎ ｅｓ ｎｏ Ｔ ｓ ｄ ｌ ｔ ｅ ｚｔ ａ ｃ ｉ Ｔ ｔ ｔ ｃ ｒ ｎｅ ａｅＡＵＩ ｈ ｓ ａｅ ｅｅｔ ａ ｕｅｂｓｄｍｏ ｅ Ａｂ ｒ Ｕｓ Ｉ ｒ ， ｐ ｒ ａ ｔｍａ ｃｃｎ ｅｓ ｎｍｅｈ ｄ Ｔ ｅ Ｍ ｔ ｄ ｌ ｆ ｏ ｃ ｒａｋｔ ｅａｄＡ ｔ ｄｌ ｒ ｏ ｓ ｕ ｔｄＴ ｅ ｕｅ ｅ ｒｓｎａ ｏ ａｅ ｎＯｂｅ ｔ ｕｏ ｔ ｏ ｖ ｒｉ ｔｏ ． ｈ ｍｅ ｍｏ ｅ ｎ ｕ ｓ ｅ ＵＩ ａｍｏ ｅ ａｅｃｎｔ ｃｅ ． ｈ ｌｒｐｅｅ ｔｔ ｎｂ ｓｄｏ ｊｃ ｉ ｏ Ｔ ａ ｏｃ ｔ ｒ ｎ ｍｅ ｒ ｒ ｉ
元素之间关系的抽象 描述 。
一
根据 Ｅ Ｓ生成相应的抽象用户界 面（ ｓ ａｔＵｓｒＩｔｒ ｃ， Ｔ Ａｂｔ ｃ ｅ ｎｅｆ ｅ ｒ ａ
Ａ ） ＵＩ 。 ｉ
个任 务模 型（ ｓＭｏ ｅ） ｔ ｋ ｄ１包含许 多任 务（ ｓ） 任务 之 ａ ｔ ｋ和 ａ
当前研究主要集中在从任 务模 型中抽取 Ｅ ＳＥ ｂｅＴ ｓ Ｔ （ａｌ ａｋ Ｓ ｔ ，很少有 人关注任务模型 到 Ａ ｅｓ Ｊ ） ＵＩ的映射 。任务模型 （ａｋＭｏ ｅ， Ｍ） Ａ Ｉ Ｔ ｓ ｄｌ Ｔ 到 Ｕ 的转换是界面精化 的核心问题。但 是 ， 目前缺乏对 Ａ 的定义和相应的规则形式化表示 方法 ， ＵＩ
ｉ ｖ ｎ ｔ ｅ ｎｓｒ ｔ ｈ ｅ ｓｂｉ ｔ ｄ ａ ｃ ｓ ｉ ｌ ｙ ｏ ｉ ｅｈｏ ｓ ｇｉ ｅ ｏ ｄ ｍｏ ｔ ｅ ｔ ｅ ｆ ａ ｉ ｌ ｙ ａ ｃ ｅ ｓｂｉ ｔ ｆｔ ｓ ｔ ｄ． ａ ｉ ｎ ｉ ｈ ｍ
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