基于ERNIE-BiGRU模型的摘要语步自动识别研究

学术文献的摘要是对文献主要内容的浓缩,摘要不同部分的语步具有不同的信息,语步的自动识别和抽取对于学术摘要的后续研究有着重要的应用价值,而目前语步识别的研究相对较少,并且相关算法的效果还需要提高。针对上述问题,该文提出了一种基于ERNIE-BiGRU模型的语步识别算法。该算法首先结合中文句法分析理论提出基于句法依存关系的多语步结构拆分法,对学术文献摘要多语步结构进行自动拆分,获得多个单语步结构;然后构建用于训练的单语步结构语料库,并利用知识增强语义表示预训练模型,训练出句子级词向量;最后将训练出的单语步结构词向量信息输入双向门限循环单元(BiGRU)进行摘要语步自动化识别,取得了良好的效果。实验结果表明,该算法具有较好的鲁棒性和较高的识别精度,在结构化和非结构化摘要上的识别准确率分别达到了96.57%和93.75%。     

从语音感知角度分析二语语音习得

英语语音学习中,学习者会遇到一些母语中不存在的二语音素,致使习得的时候经常出现困难和错误.本文从语音感知角度出发,引入语音感知同化模型理论,该理论描述二语习得者在习得不熟悉的二语音素时,会根据母语经验,在习得的过程中把这些音素归纳为与母语相似的音素.该研究通过实验设计识别任务和区分任务,分析中国学习者在习得/θ/和/e/时的感知倾向和其他影响因素,探索更有效的二语语音教学方法.     

英汉石油学术论文摘要的语类结构对比研究

收集了英汉各90篇摘要,对其语类结构进行对比分析。研究发现:英汉学术论文摘要的语类结构异同并存。两类摘要中的语步1和语步3的数量大,二者之间并无显著差异,而语步2的数量最小,且二者间存在显著差异。英语论文摘要在语步方面更加均衡,而汉语论文摘要的语步分布差异较大。对英汉论文摘要语类结构异同的认识能为我国科技工作者在国际上成功发表论文提供一定的借鉴意义。     

《陶人心语》中唐英心境浅析

唐英,清代沈阳人,隶属汉军正白旗。《陶人心语》是清代督陶官唐英撰写的诗集。该诗集内容丰富,表达了唐英对皇帝的感恩之情,以及他的赤城之心;对制陶事业的热爱之情;对亲人的思念关爱之情,体恤百姓的疾苦,关心百姓等。此书具有丰富的文学价值和历史价值。     

全球化视阈下的旅游公示语翻译优化途径探索

随着全球化进程的加快,中国已成为世界主要的入境旅游接待国之一。旅游公示语翻译质量的好坏直接影响到外国游客的旅游质量乃至一个国家的形象,而目前我国旅游公示语翻译中存在着许多不规范的现象,如何优化旅游公示语的翻译成为了一个亟待解决的问题。本文将分析我国当前旅游公示语英译的现状,探索旅游公示语翻译中存在的主要问题及产生的根源,并在图里翻译规范理论的基础上,提出从行业规范、操作规范和审核规范三个方面对旅游公示语的翻译进行优化,以期引起旅游业相关部门的注意及与译界同行探讨,并为提高适应全球化语境的汉英旅游翻译质量提供依据。     

以形补型——圆在环境设计中的应用探究

中国是一个尚"圆"的民族,从远古神力说到古代道家,圆代表着万物生成本源的认识。在建筑设计方案和装潢中大量存在圆形造型,圆形用它柔美的外形点缀着环境中的点滴。如可以更加妥善的利用,这将以形补型,让设计更加赋有韵味。通过查阅大量文献资料,梳理了圆、环境设计以及圆在环境设计中的应用相关研究,为本研究的深入探讨起到铺垫作用。接着分析了圆在环境设计中的实例,进一步表明圆的应用非常广泛;最后说明了用圆形来做造型的具体方法,为以后设计师在设计方案时提供思路。     

编码器-解码器模型合成汉英语码转换文本

为了解决汉英语码转换文本数据稀缺的问题，本文提出了基于编码器-解码器模型合成语码转换文本的方法，从有限的语码转换文本与大量单语种平行语料中学习语码转换语言学规则与语种内部的语言学规则，来合成语码转换文本。但是该模型合成的语码转换文本自然度低，因此本文又提出基于带复制机制的编码器-解码器模型合成语码转换文本的方法，在编码器-解码器的基础上，增加了一个门控，用来决定从编码器的预测结果还是从编码器的输入源文本中产生下一个词。最终，该方法使语言模型在SEAME测试集上的困惑度降低了绝对13.96。由此可得出结论，本文提出的方法可大规模地合成自然度高的语码转换文本，缓解语码转换文本数据的稀缺性。      

基于CNN-LSTM网络的声纹识别研究

传统声纹识别方法过程复杂,模型识别准确率低,是声纹识别应用发展的关键问题。利用深度学习具有自主特征提取及分类的特点,结合卷积神经网络(CNN)和长短期记忆网络(LSTM),提出一种结合的网络模型学习声纹识别特征及对其进行身份认证。将原始语音转换为固定长度语谱图,顺序进入CNN、LSTM,结合网络进行训练以及声纹特征学习。通过对比CNN、LSTM以及DNN网络,验证CNN-LSTM网络在声纹识别中具有较少迭代次数情况下高准确率的特性。经实验结果可以得出,语音空间特征及时序特征均是声纹识别中重要的影响因素,实验中的CNN-LSTM网络模型准确率达到95.42%,损失低值达到0.097 3。该方法有利于实际声纹识别的应用。     

公示

根据《国家新闻出版署关于开展2021年度新闻记者证核验工作的通知》(国新出发电〔2022〕3号)、《新闻记者证管理办法》有关规定,我单位对持有新闻记者证人员资格进行了严格审查,拟定徐兴利换发新闻记者证。现予公示,公开接受社会监督。公示时间:2022年2月5日至2月15日。