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1)  context-based fused segmentation
上下文融合分割
1.
New context-based fused segmentation for SAR imagery based on multiscale markov mode;
基于多尺度Markov模型的SAR图像上下文融合分割方法
2)  Context fusion
上下文融合
1.
Context fusion in smart community needs cross-space interaction and resource access.
智能社区中的上下文融合需要跨空间地交互和访问资源。
3)  contextual analysis
上下文分析
1.
The combination of contextual analysis and morphological analysis was found to have a significant effect on the subjects’ interpretation in most cases.
本文试图通过一个词汇附带习得实验来检验上下文分析和构词分析对于猜测生词词意的作用。
4)  context-sensitive
区分上下文
5)  context-dissemination
上下文分发
6)  financial segmentation
金融分割
1.
In order to settle the problem of financial segmentation,we should cultivate regional financial centers.
金融分割的广泛存在削弱了金融对地区经济发展的整合功能,从而影响中部的全面崛起,因此中部的崛起离不开区域性金融中心的培育。
补充资料:保留上下文索引系统
      计算机辅助标引系统,又称保持原意索引法。英国伦敦分类法研究小组成员D.W.奥斯汀于1969~1970年研制成PRECIS-Ⅰ,1974年研制成PRECIS-Ⅱ,同年出版《PRECIS手册》(1984年修订再版)。1974年 PRECIS 被《英国国家书目》采用。它已被一些国家的文献情报机构用于编制检索刊物的主题索引、图书馆主题目录及图书馆分类目录主题索引等。汉语保留上下文索引系统也已研制成功。
  
  PRECIS是一个人机合作的标引系统。标引员先编出描述文献主题的短语,输入计算机。由计算机自动制成若干条索引款目并完成排序、编配参照和打印输出。PRECIS的款目一般包括领词、限定词、展示词和文献地址(出处)4 部分,分列两行,其格式如下:
  
  PRECIS采用换轨轮排法,将表示文献内容的每个主题词(假设有A、B、C、D4个主题词) 轮番排列在领词位置作为标目,其他主题词均作相应调整,这样可以产生出4 条索引款目,如下图:
  
  为保持文献主题原意(如A - B - C - D的次序),PRECIS还采用了一套职能符号,表示不同性质主题词之间的关系。如某文献主题为"英国中学教师的报酬",按PRECIS轮排法可产生下列索引款目(文献地址略):
  
  ①英国
  
  
  
  中学 教师 报酬
  
  ②中学 英国
  
  
  
  教师 报酬
  
  ③报酬 教师 中学 英国
  
  ④教师 中学 英国
  
  
  
  报酬
  
  以上4条款目的排序可按标目的字顺排列。
  
  PRECIS采用具有句法结构的叙词语言,并依据职能符号表进行主题分析,因此索引款目能较确切地表达文献主题,而且接近自然语言,可读性强。它把人工标引技术与计算机工作能力融为一体,编制速度快,费用低。PRECIS已成功地运用于英语、德语、法语、丹麦语、波兰语、泰米尔语和汉语等语言,并能实现不同语种索引款目之间的自动转译。奥斯汀因研制PRECIS曾先后荣获国际文献联合会颁发的阮冈纳赞奖和美国图书馆协会颁发的玛格丽特·曼奖。
  

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参考词条