基于字典的英文词汇测试系统的设计及实现

本文论述了一个基于单词分级字典的计算机英文词汇测试系统的设计与实现，该系统可以利用英语单词之间的相关特性来生成词汇测试题，以辅助词汇测试和单词的记忆。此外，本文讨论了设计方法还能够用于生成其它拼音语言的词汇测试系统。     

基于字典的英文词汇记忆系统

论述一个基于单词分级字典的计算机辅助英文词汇记忆系统的设计与实现，该系统不仅可以满足各种方式的字典查询要求，而且还可以利用字典中英语单词之间的相关特性来生成英文词汇测试题，并用游戏界面的方式提供联机测试，以辅助词汇记忆。文中讨论的设计方法能够用于生成其它拼音语言的计算机辅助词汇记忆系统。     

英语单词循环快记软件V3.0

本系统按记忆遗忘规律和国际上流行的循环累进记忆法精心编制。每次循环学习32组单词,每个单词的拼法连同词义、词类、国际音标一道,将在屏幕上出现七次,词汇库九种:大、中、小学词汇,近义同类词汇、常用词根、新概念、托福、GRE等共三万多个词汇。此外,还有单词拼写练习、单词测试筛选、输入自己的词汇、英汉字典等功能。     

英语单词循环快记软件V3.0 中国软件著作权登记号:940058

每天熟记五、六十个单词——过去连想都不敢想的事情,现在变成了现实!本系统按记忆遗忘规律和国际上流行的循环累进记忆法精心编制.每次循环学习32组单词,在每次循环学习中每个单词的拼法连同词义、词类、国际音标一道,将按循环累进的规律相间地在屏幕上出现七次(奇妙的次数),使你在一个多小时的时间内就能熟记五、六十个以上的单词.词汇库有小学、初中、高中、大学词汇、八千近义同类词汇、英语常用词根、新概念英语词汇、最新托福词汇、最新GRE词汇等九种,近三万多个词汇.此外,还有单词拼写练习、单词测试筛选、输入自己的词汇、英汉字典等功能.     

基于TensorFlow的俄语词汇标音系统

针对俄语语音合成和语音识别系统中发音词典规模有限的问题,提出一种基于长短时记忆（LSTM）序列到序列模型的俄语词汇标音算法,同时设计实现了标音原型系统。首先,对基于SAMPA的俄语音素集进行了改进设计,使标音结果能够反映俄语单词的重音位置及元音弱化现象,并依据改进的新音素集构建了包含20 000词的俄语发音词典;然后利用TensorFlow框架实现了这一算法,该算法通过编码LSTM将俄语单词转换为固定维数的向量,再通过解码LSTM将向量转换为目标发音序列;最后,设计实现了具有交互式单词标音等功能的俄语词汇标音系统。实验结果表明,该算法在集外词测试集上的词形正确率达到了74.8%,音素正确率达到了94.5%,均高于Phonetisaurus方法。该系统能够有效为俄语发音词典的构建提供支持。     

共享软件每月推荐

疯狂单词下载地址:ftp://ftp.bj.software.chinese.com/software/soft_cai/wl160setup.exe文件大小:3.4MB软件类型:共享软件该软件结合先进的计算机AI技术,首创了无忧单词记忆智能系统、智能单词联想系统和词汇记法自动分析系统,第一次将机器学习、专家系统中的部分AI模型应用于单词记忆、并取得了巨大成功,经过一年多的用户测试,被     

基于Android的电子词典软件设计与实现

设计了一款基于Android的电子词典软件,使用Java语言开发,可以实现单词查询、新单词的添加、新单词的修改、单词本的录入和浏览等功能,并且已在模拟器上测试,系统运行稳定,易于操作,具有一定的实用性。     

基于.NET的英语四六级学习平台的设计与实现

英语学习过程中词汇是最基础与核心的一个部分,而词汇的记忆有很多规律可循,根据艾宾浩斯遗忘曲线规律,制定合理的学习计划和复习计划,每天按照计划进行学习和复习,从而达到较佳的记忆效果。本文描述了如何设计和实现一个针对英语四六级考试的学习平台,从而实现英语学习的听、说、读、写四大基本功能。该平台主要分为单词模块、练习模块、语音模块、统计分析模块和系统模块等五大功能。单词模块包括单词查找、单词学习;练习模块提供在线答题的功能;语音模块实现了系统的有声化;统计分析模块提供了学习情况和复习情况的统计与分析功能;系统模块则保证了系统的可靠性和安全性。本系统功能的实现是在.NET平台环境的支持下,采用C#编程语言,结合数据库系统完成的。     

英语单词征环累进快速记忆系统V3.0

本系统按记忆遗忘规律和国际上流行的外语单词循环累进记忆法编制。每次循环学习32组单词(每组的单词数可任设),在每次循环中,每个单词的拼法连同词义、词类、国际音标一道,将按循环累进的规律相间地在屏幕上出现七次,使你在一个多小时的时间内就能熟记上百个单词。词汇库有六种:中学英语词汇、八千基础词汇、新概念英语词汇、最新托福词汇、     

敏特——学习英语的催化剂

"词汇是语言的基本构素,是语言大系统赖以生存的支柱."没有词汇,语言知识的掌握便无从谈起,发展能力的培养也必将成为无源之水.因此,词汇在英语学习中起着至关重要的作用.学生为了学好英语,必须记忆大量的单词.但是天天背,天天忘,过了一段时间就会全忘记.许多学生由此对记忆单词产生了畏惧心理,甚至因记不住单词而感到茫然,直至最终放弃对英语的学习.     

语音词汇网单词联想记忆

语音联想记忆是一种高效的记忆方法。为了给学习者提供语音联想的素材,引导学习者进行语音联想,熟悉读音规则,加深对单词拼写和发音的记忆,帮助学习者建立字母组合与相关发音间的双向认知,提出一种基于语音的词汇网。语音词汇网是基于常见字母组合和单词读音之间的差异构建的,因此其中既包含了语音近似度信息,也包含了一定的单词结构信息。利用该网络,学习系统不但可以实现语音联想功能,还能提供语音方面的相关统计信息。语音词汇网的引入能进一步完善单词学习系统的联想记忆功能。     

基于递归神经网络的英译汉机器翻译模型设计与实现

在自然语言处理领域,递归神经网络在机器翻译中的应用越来越广泛;除了其他语言外,汉语中还包含大量的词汇,提高英译汉的机器翻译质量是对汉语处理的一个重要贡献;设计了一个英汉机器翻译系统的模型,该系统使用基于知识的上下文向量来映射英语和汉语单词,采用编解码递归神经网络实现;对基于激活函数模型的性能进行了测试,测试结果表明,编码器层的线性激活函数和解码器层的双曲正切激活函数性能最好;从GRU和LSTM层的执行情况来看,GRU的性能优于LSTM;注意层采用softmax和sigmoid激活函数进行设置,该模型的方法在交叉熵损失度量方面优于现有的系统.     

基于IRT的英语辅助学习系统设计与实现

为开发支持有效英语学习的现代辅助学习形式或工具提出了一种基于IRT和词汇学习记忆周期的个性化移动英语词汇学习系统,系统包括远程管理服务器、客户端移动学习系统和数据同步智能体等3部分.该系统基于个体的词汇能力和学习记忆周期,根据每个单词的难度和个体学习者的词汇能力,自适应地为个体学习者安排词汇学习.通过仿真分析,所提出的...     

基于决策树CART选择拼接单元的英语语音合成

以英语文语转换系统的开发为背景，采用基于大语料库的拼接语音合成方法进行英语语音合成。就英语多音节和无限词汇的特点，选用了3种不同长度的拼接单元：单词，音节，phone。引入了决策树CART（classification and regressiontree）方法对大语料库中的语音单元进行预选，并设计了相应的单元选择算法。实验表明，利用该方法能得到清晰自然的合成效果，并且提高了单元选择的效率。     

英语语音合成中基于DFGA的字音转换算法

在英语语音合成中,由于英语有着几乎无限多的词汇,我们不可能创建包含所有词汇的词库。因而对于未包含在词库中的英语单词,通过“字素转换成音素(G2P)”算法自动生成其音标是一个最好的解决办法。为此,论文提出了一种动态有限泛化法(DFGA)的机器学习算法,用于进行字素/音素转换规则的学习。用于学习的词典库有27040个单词,其中90%的词用于规则学习,剩下的10%用于测试。经过10轮交叉验证,学习集和测试集的平均字素转换正确率为99.78%和93.14%,平均单词转换正确率为99.56%和73.51%。     

状元榜

状元：词汇之沙 马上又要到英语四六级考试的时间了,小编当年没少被Engfish折磨。词汇之沙是一款专门用于四六级单词记忆学习的背单词软件,它采用新颖的动态重复循环记忆法和多种单词助记法,帮助提高单词记忆量。软件的特色在于可以根据用户对单词的熟悉程度,动态调整词频。越陌生的单词,越会频繁出现,而已经掌握的单词,     

基于SVM的哈萨克语文本分类初探

研究哈萨克语自动文本分类,并实现哈萨克语文本自动分类系统.系统首先对测试语料进行特征提取,而后生成训练模型.其次,对训练语料进行特征提取生成SVM向量.最后,给出测试文本的分类结果.同时对哈萨克语单词切分和未切分进行分类对比,得出未切分单词可以得出更好的分类效果.     

基于查询向量的英语话题跟踪研究

通过分析英语新闻报道的特点,提出了一种基于词汇区分和位置特征相结合的特征项抽取算法.词汇区分是指将单词分为首字母是大写的单词和首字母不是大写的单词,位置特征利用新闻报道的倒金字塔式的结构特点决定单词的重要性.提出了一种基于多个特征项抽取算法融合的特征项权值计算方法,该方法认为被越多的特征项抽取算法选中的特征项越重要.提出了一种基于多数投票策略的双重过滤算法,对报道和话题是否相关进行两次过滤,大大降低了系统的误报率.实验表明提出的3种算法不但取得了很好的效果,而且具有很好的可扩展性.     

英语语音合成中基于有限泛化法的字素切分规则的机器学习

在英语语音合成中,由于英语有着几乎无限多的词汇,因此不可能创建包含所有词汇的词库。对于未包含在词库中的英语单词,通过“字母转换成音素（L2P）”算法自动生成其音标是一个最好的解决办法。而L2P首要的任务就是字素切分。为此,文中提出了一种有限泛化法（FGA）的机器学习算法,用于进行字素切分规则学习。用于学习的词典库有27040个单词,其中90％的词用于规则学习,剩下的10％用于测试。经过10轮交叉验证,学习实例和测试实例的平均实例切分正确率为99．84％和97．88％,平均单词切分正确率为99．72％和96．35％：平均规则数为472个。     

英语单词分析软件的细节设计探讨

英文单词拼读分析软件主要从单词构成角度提供一个逐级分析的机制。笔者介绍了英语单词分析软件的细节设计,重点讨论了监听机制中文本框的下拉机制设计和单词例句发音机制。通过测试,可观察到本软件具有先进性、基础性和全面性,逐级分析的过程把单词内部的结构分析的十分到位,对于英语学习和单词记忆起到了很重要的辅助作用。