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上下文相关处理问题是维语中心语驱动文法句法分析器中的难点之一。但它又是解决维语中心语驱动文法句法分析器的结构歧义问题的主要手段。如何巧妙地应用上下文相关技术解决维语句法分析器中的结构歧义问题便成为当前维语句法分析研究的重要课题。本文论述了维语句法分析中上下文相关的一般概念,上下文相关规则处理和几种维语并列关系的多项语句的分析过程。 相似文献
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首先简要介绍语音合成技术的总体概念及研究状况,然后提出用不同长度的单元进行拼接的维吾尔语语音合成方法。该方法能更好地利用自然语流的原始信息.提高合成语音的自然度,同时也能提高系统的灵活性。 相似文献
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对文字检测和识别技术进行了全面的介绍。介绍了自然场景文字识别技术的研究背景、应用领域、技术难点等;介绍了场景文字识别的预处理技术及流程,介绍了近年来出现的基于深度学习的通用检测网络、维吾尔文和中英文的深度学习文字检测网络、场景文字识别深度学习网络、端到端场景文字检测与识别深度学习网络,并总结了各类网络的结构特点、优势、局限性、应用场景以及实现成本,接着进行了综合分析;最后介绍了公开数据集,并探讨了场景文字识别技术的发展趋势及可能的研究方向。 相似文献
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与传统的机器学习方法相比,终身机器学习能够有效利用知识库中积累的知识来提高当前学习任务的学习效果。然而经典的终身主题模型(LTM)在领域选择时缺乏偏向性,且在计算目标词的相似性时不能充分利用目标词的上下文信息。从词语和主题选择的角度提出改进模型HW-LTM,利用Word2vec词向量的余弦相似度和主题之间的Hellinger距离寻找相似度较大的词语和领域,实现在迭代学习中对词语和领域的更优选择和更有效的知识获取,同时通过预加载词向量相似度矩阵的方式解决词向量余弦距离的重复计算问题,利用Hellinger距离计算主题相似度,加快模型收敛速度。在京东商品评论数据集上的实验结果表明,HW-LTM模型表现优于基线主题挖掘模型,相比LTM模型,其topic coherence指标提升48,耗时缩短43.75%。 相似文献