A dual-polarized filtering Fabry–Perot antenna (FPA) with high selectivity and high isolation is proposed for in-band full-duplex (IBFD) applications. The proposed antenna utilizes a square patch as the feeding element, which is fed by a double differential-fed scheme for dual-polarized radiation with high isolation. The patch is loaded with a symmetrical cross-slot and four shorting pins for a broad passband filtering feature. To enhance broadside gain across a wide frequency range, the patch is incorporated with a partially reflecting surface (PRS), which is composed of two complementary cross-slot and patch arrays. Moreover, the frequency selectivity of PRS is exploited to improve the filtering characteristic. The double differential feeds are realized based on out-of-phase power dividers, which are combined with simple low-pass filters to further improve the out-of-band suppression. The final design was fabricated and measured. The measurement results show excellent results with a 10-dB return loss bandwidth of 21.5% (4.91–6.09 GHz), isolation of greater than 40 dB, peak gain of 13.7 dBi, out-of-band suppression level of better than 27 dB, and a cross-polarization level of less than –27 dB.
Tóm tắt. Hiện nay, trong các mô hình dịch máy thống kê, mô hình dịch dựa trên ngữ được đánh giá cao nhất. Tuy nhiên, mô hình này vẫn còn thiếu sự tích hợp các tri thức ngôn ngữ ở mức cao hơn, như thông tin từ pháp, thông tin cú pháp và ngữ nghĩa. Điều này dẫn đến kết quả của phương pháp này vẫn còn bị hạn chế đối với bài toán câu dài. Chính vì vậy, việc sử dụng các thông tin hình thái như phân đoạn ngữ với mục đích giảm độ dài câu để cải tiến chất lượng dịch là một trong những hướng tiếp cận đầy tiềm năng trong những năm gần đây và qua đó, góp phần khử nhập nhằng trong gióng hàng từ trong bài toán câu dài. Bài báo đề xuất hướng tiếp cận dịch máy thống kê Pháp-Việt kết hợp thông tin phân đoạn ngữ cho cặp ngôn ngữ Pháp-Việt nhằm khắc phục hạn chế đối của hệ dịch với những câu dài. Tiến hành thử nghiệm mô hình hệ thống với kho ngữ liệu song ngữ Pháp-Việt gồm 10.000 cặp câu và kết quả độ đo BLEU tăng gần 2% so với mô hình cơ sở. Từ khóa. Ngữ liệu song ngữ, dịch máy thống kê, gióng hàng phân đoạn ngữ.
Tóm tắt. Hiện nay, trong các mô hình dịch máy thống kê, mô hình dịch dựa trên ngữ được đánh giá cao nhất. Tuy nhiên, mô hình này vẫn còn thiếu sự tích hợp các tri thức ngôn ngữ ở mức cao hơn, như thông tin từ pháp, thông tin cú pháp và ngữ nghĩa. Điều này dẫn đến kết quả của phương pháp này vẫn còn bị hạn chế đối với bài toán câu dài. Chính vì vậy, việc sử dụng các thông tin hình thái như phân đoạn ngữ với mục đích giảm độ dài câu để cải tiến chất lượng dịch là một trong những hướng tiếp cận đầy tiềm năng trong những năm gần đây và qua đó, góp phần khử nhập nhằng trong gióng hàng từ trong bài toán câu dài. Bài báo đề xuất hướng tiếp cận dịch máy thống kê Pháp-Việt kết hợp thông tin phân đoạn ngữ cho cặp ngôn ngữ Pháp-Việt nhằm khắc phục hạn chế đối của hệ dịch với những câu dài. Tiến hành thử nghiệm mô hình hệ thống với kho ngữ liệu song ngữ Pháp-Việt gồm 10.000 cặp câu và kết quả độ đo BLEU tăng gần 2% so với mô hình cơ sở.Từ khóa. Ngữ liệu song ngữ, dịch máy thống kê, gióng hàng phân đoạn ngữ.Abstract. Nowadays, among Statistical Machine Translation (SMT) models, the phrase-based SMT is highly appreciated, however, this model is still lacked of linguistics knowledge at a higher level such as morphological, syntactic and semantic information. Consequently, the results of this approach are still limited by the issue of long sentences. So, using morphological information from such as phrase chunking on the purpose of reducing the length of sentences to improve the translation quality is a promising approach. And thus, it contributes to disambiguate the chunk alignment in the long sentences. In this paper, we present an approach of a chunk alignment applied to French-Vietnamese SMT. We tested the model system with a French-Vietnamese bilingual corpus which consists of 10,000 pairs and assessed the metrics measures. The result of the model of French-Vietnamese SMT based on chunk alignment is considerable with the BLEU metric measure which increases almost 2% compared to the baseline model.
scite is a Brooklyn-based organization that helps researchers better discover and understand research articles through Smart Citations–citations that display the context of the citation and describe whether the article provides supporting or contrasting evidence. scite is used by students and researchers from around the world and is funded in part by the National Science Foundation and the National Institute on Drug Abuse of the National Institutes of Health.
hi@scite.ai
10624 S. Eastern Ave., Ste. A-614
Henderson, NV 89052, USA
Copyright © 2024 scite LLC. All rights reserved.
Made with 💙 for researchers
Part of the Research Solutions Family.