基于特征选择和深度信念网络的文本情感分类算法

由于人类语言的复杂性，文本情感分类算法大多都存在因为冗余而造成的词汇量过大的问题。深度信念网络（DBN）通过学习输入语料中的有用信息以及它的几个隐藏层来解决这个问题。然而对于大型应用程序来说，DBN是一个耗时且计算代价昂贵的算法。针对这个问题，提出了一种半监督的情感分类算法，即基于特征选择和深度信念网络的文本情感分类算法（FSDBN）。首先使用特征选择方法（文档频率（DF）、信息增益（IG）、卡方统计（CHI）、互信息（MI））过滤掉一些不相关的特征从而使词汇表的复杂性降低；然后将特征选择的结果输入到DBN中，使得DBN的学习阶段更加高效。将所提算法应用到中文以及维吾尔语中，实验结果表明在酒店评论数据集上，FSDBN在准确率方面比DBN提高了1.6%，在训练时间上比DBN缩短一半。     

基于云计算的维吾尔文输入法的研究与实现

云计算技术在应用开发界引发了巨大的变化。从目前最领先的云计算技术入手,以云输入为例,研究输入法的联想实现,首次实现基于云计算的维吾尔文云输入法,弥补了该领域的空缺。在输入法的设计和实现过程中引入Ajax技术,JavaScript技术和XML数据库技术来解决相关数据的访问、存储和处理问题。     

信息交换用维哈柯文代码标准研究

对现有条件下维哈柯文代码标准存在的问题进行分析,阐述了维哈柯文编码字符集标准研究及技术特点、维吾尔文界面术语标准研究及技术特点、古维吾尔文编码技术研究,该标准的研究加快并推进了新疆少数民族语言文字的信息化及民文软件的产业化,具有巨大的社会经济效益。     

基于垃圾模型的维吾尔语关键词识别

关键词识别是语音识别中的一个重要研究方向，而维吾尔语的关键词识别研究刚刚开始．结合维吾尔语音节特点和考虑影响关键词识别因素，提出在HMM模型的基础上对非关键词建立垃圾模型的方法，来提高关键词的识别效率。     

维、哈、柯、汉、英多种文字信息处理系统

本文论述了在高档微型计算机IBM PC/XT上开发的一种独具特色的多种文字信息处理系统,该系统的核心,维、哈、柯、汉文支持的操作系统UHKC-DOS2.10与汉字支持的CC-DOS2.10向上兼容,有左、右两种屏幕编辑方式,能分别地或混合地编辑处理具有截然相反的两种编辑方向和不同书写风格的五种文字并能打印输出,该系统还设有一整套支持维、哈、柯、汉、英多种文字混合编辑处理的系统应用软件,包括WORDSTAR、GWBASIC、dBASE-Ⅱ、EDLIN、DEBUG等。     

水文资料插补延长方法在区域中的应用

文章从已有插延系列部分各项＂数值＂的计算方法出发,对乌鲁木齐地区的水文资料加以修正,来验证此方法的实用性。     

基于VxWorks操作系统的WindML 2D显示方案

基于 Vx Works操作系统有多种 2 D显示的解决方案 ,但由于种种原因 ,仅介绍基于 Vx Works操作系统的 Wind ML 2 D显示解决方案 ,并着重讨论了 Wind ML的体系结构 ,且介绍了 2 D文本显示。该方案已被成功应用 ,效果不错。     

维吾尔语的重音检测

根据维吾尔语词重音的位置规律进行音节级标注,提取不同的特征参数（能量、基频等）,对各个特征参数作单流、分流及特征级融合识别实验,对比分析各特征参数对重音检测识别率的影响。对融合后的高维单流特征采用主成分分析作降维、去冗余处理,并作识别实验。参照识别精确率结合语音语言学知识对实验结果进行分析。     

Windows Mobile智能手机产品管理系统的研究与实现

从实际出发分析了基于Windows Mobile平台的维吾尔文产品管理系统,着重研究Windows Mobile的应用开发,而且研究了维吾尔文的书写特点、手机输入法设计中的难点、以及不等宽,设计实现了具有不同编辑方向的维、汉、英、多语种智能手机的混合输入和屏幕显示。在系统的设计和实现过程中引入Windows Mobile技术和SQL Server Mobile数据库技术来解决相关数据的存储和处理问题。在基于.NET compact Framework的智能设备开发框架下,使用Pocket outlook对象模型,实现对客户的便捷与通讯功能。