融合单语语言模型的藏汉机器翻译方法研究

由于藏汉平行语料匮乏,导致藏汉神经网络机器翻译效果欠佳,该文提出了一种将藏语单语语言模型融合到藏汉神经网络机器翻译的方法,首先利用神经网络实现藏语单语语言模型,然后使用Transformer实现藏汉神经网络机器翻译模型,最后将藏语单语语言模型融合到藏汉神经网络机器翻译中。实验表明,该方法能显著提升藏汉神经网络机器翻译质量。基线系统藏语到汉语的BLEU值为21.1,汉语到藏语的BLEU值为18.6,融合藏语单语语言模型后,藏语到汉语的BLEU值为24.5,汉语到藏语的BLEU值为23.3,比原有基线系统的BLEU值分别提高了3.4和4.7。     

黄土高原农牧交错带湿地重构对鸟类多样性的影响

为客观评价生态脆弱地带湿地生态系统变化对鸟类多样性的影响,2017—2018年采用样带法对陕北榆林湿地生态系统重构前后的水鸟变化开展了系统调查。研究结果表明:研究区共有水鸟106种,隶属9目20科55属,分别占陕西全省和全国水鸟总数的88%和40%,其中列入国家Ⅰ、Ⅱ级和省级重点保护鸟类的分别有2、11和14种;列入CITES保护名录的Ⅰ、Ⅱ级重点保护鸟类分别有1、7种;列入IUCN红色名录等级易危、近危和低度关注的分别有3、4和96种;列入国家林业局"三有"名录的有90种;属古北界、广布和东洋界鸟类的分别占65%、25%和10%。种群数量以旅鸟和夏候鸟为主,分别占58%和34%,迷鸟、冬候鸟和留鸟较少,南北不同区域的居留型差异较大;以蒙古高原荒漠湿地鸟类为主,鸻形目、雁形目、鹳形目和鹤形目的鸟类分别占45%、25%、10%和9%,且其数量比湿地恢复保护前增加明显,其余鸊鷉目、鹈形目、红鹳目、隼形目、佛法僧目等的鸟类所占比例较少,数量变化不大。随着湿地生态系统功能不断恢复、区域生态环境不断改善和人们保护鸟类意识的日益增强,以及全球气候变暖,荒漠和黄土区鸟类相互逐渐扩散,研究区内鸟的种类和数量逐年增多,在2010年前记载鸟类共232种,2017年增到280种,2017年调查发现水鸟新记录18种。该研究可为全球最大的遗鸥繁殖地(红碱淖湿地)和繁殖种群及中国鸟类迁移通道保护提供基本依据。     

黄土高原不同侵蚀类型区允许土壤流失量研究

为了研究中游黄土高原不同侵蚀类型区允许土壤流失量,利用黄河中游黄土高原主要侵蚀类 型区行政区划图,根据 1955—2009 年不同侵蚀类型区土壤侵蚀强度数据,分析了 12 个主要侵蚀类型 区治理期( 1970—2009 年) 和退耕后( 2000—2009 年) 较治理前( 1955—1969 年) 减沙效益。以土壤侵 蚀强度、人口密度、治理期的减沙效益以及人均纯收入为指标,利用总结的公式,将估算的不同侵蚀 类型区的总允许土壤流失量 8. 43 亿 t( T2 值) 和 7. 19 亿 t( T1 值) 合理分配到黄土高原主要侵蚀类型 区,得到不同侵蚀类型区 T2 和 T1 分配值平均值为 4 876. 2 t /( km2 ·年) 和 4 158. 9 t /( km2 ·年) 。结 合各侵蚀类型区退耕后( 2000—2009 年) 侵蚀强度及较治理期( 1970—2009 年) 减沙效益的增幅及类型 区 T2 和 T1 分配值的比例,拟定了不同侵蚀类型区允许土壤流失量 T2 和 T1 暂定值,其平均值分别为 1 200. 0 t /( km2 ·年) 和 900. 0 t /( km2 ·年) 。研究成果为黄土高原及不同侵蚀类型区水土流失治理提 供科学依据。     

青藏高原典型河流与湖泊表层水体碳时空变化特征初步分析

为了研究青藏高原典型河流与湖泊水体碳时空变化特征,采集了典型河流、湖泊、冰川等水体样品,通过实验室测试分析获取了总碳、无机碳和有机碳观测数据。结果表明青藏高原典型河流与湖泊水体碳以无机碳为主、有机碳为辅。其中,长江、黄河和澜沧江源区典型河流与湖泊水体总碳平均含量分别为62.46,32.88,17.70 mg/L,长江南源当曲源、正源沱沱河源和北源楚玛尔河源水体总碳含量分别为32.90,36.56,32.90 mg/L;青藏高原封闭性湖泊水体碳含量比河流水体较高,封闭性湖泊水体总碳、总无机碳和总有机碳平均含量分别为403.82,398.35,1.24 mg/L,而河流水体则分别为17.03,14.56,2.46 mg/L,河流水体有机碳含量比封闭性湖泊水体较高。该成果可为我国青藏高原水域碳循环研究提供基础数据,对高海拔区域气候变化研究具有参考价值。     

1990—2011年若尔盖高原土地覆盖变化

以1990—2011年的Landsat TM遥感影像为数据源,利用ENVI的面向对象法和Google Earth提取地物信息及自然水系与人工沟渠的分布格局,结合1967—2012年降水量和气温数据,分析气候变化对土地覆盖的趋势性影响。结果表明:2011年建设用地和荒漠的面积分别是1990年的5.84倍和1.35倍,林地面积主要受人口增长和伐木等人类活动影响以0.66 km²/a的速率不断减少,水面面积受水文周期和降水量影响呈现波动性变化,草地面积增加,植被覆盖度先减后增,泥炭沼泽湿地面积由于气候变暖、人工开渠和自然水系溯源下切的叠加作用影响以78.62 km²/a的速率快速萎缩;若尔盖高原人工沟渠控制的泥炭沼泽有完全由人工沟渠排水和自然水系与人工沟渠共同排水两种输水模式;持续的人工沟渠排水活动显著影响着泥炭沼泽的蓄水量,制约着泥炭沼泽的维持并加速泥炭沼泽脱水萎缩。     

藏式石砌体在剪-压复合作用下抗剪性能研究

为研究藏式石砌体抗剪性能,对4组共13个不同压力作用下的泥浆砌筑石墙试件进行双剪试验,分析藏式石砌体沿通缝抗剪强度和破坏机理,研究利用灰缝抗剪强度评估墙体整体抗剪性能的方法。试验结果表明,藏式石砌体灰缝受剪破坏为泥浆层自身变形与界面分离同步发展的延性破坏过程,最终达到完全的界面剪切滑移状态。通过对试验数据的统计回归提出藏式石砌体灰缝的抗剪强度计算公式,计算结果和试验值吻合程度较好。泥浆与水硬性砂浆的主要性能差别在于粘结强度和摩擦系数均较低。通过2种理论模型,分析了砌体灰缝抗剪强度与剪-压复合作用下抗剪强度表达式之间的关系,利用其他研究者的试验数据进行了验证。提出了基于双剪试验结果的藏式石砌体抗剪强度预测表达式,可供藏式石砌体抗剪性能研究参考。     

基于远程监督的藏文实体关系抽取

关系抽取任务是对句子中的实体对进行关系分类。基于远程监督的关系抽取是用预先构建的知识库来对齐朴素文本,自动标注数据,在一定程度上减少了人工标注的成本,缓解了藏文材料语料不足的问题。但是基于远程监督的实体关系抽取还存在错误标记、提取特征时出现噪声等问题。该文用远程监督方法进行藏文实体关系抽取,基于已经构建的藏文知识库,利用分段卷积神经网络结构,加入语言模型和注意力机制来改善语义歧义问题以及学习句子的信息;在训练过程中加入联合得分函数来动态修正错误标签问题。实验结果表明改进的模型有效提高了藏文实体关系抽取的准确率,且优于基线模型效果。     

藏语语音识别研究进展和展望

随着英汉语音识别技术的不断发展,对少数民族语言语音识别技术的研究也紧跟其后并取得了一定的成果.藏族人民是中华民族大家庭中不可或缺的一员,藏语语音识别技术研究是语音识别技术研究中不可缺少的重要部分.文章首先对国内藏语言语音识别的研究历程及研究改进之处进行了梳理,其次从藏语言本身的文字特点以及发音特点和要素出发详细介绍了藏语语音识别研究中使用到的基于模板匹配、统计概率模型以及人工神经网络3种方法,并对3种方法各自的特点和适用范围进行了总结归纳,最后从藏语言语音识别研究进展和各识别方法的自身特点出发探讨了语音识别研究中存在的难点问题,并展望了其未来发展的方向.     

基于SMAP亮温数据反演青藏高原玛曲区域土壤未冻水

未冻水和冰共同存在于冻土中,两者的相互转化即冻融变化深刻影响寒区地表水分循环和能量收支。被动微波遥感技术是土壤水分监测的主要手段,但目前大多应用于非冻结土壤的水分反演,对负温环境下冻结土壤中未冻水的反演研究较少。基于SMAP卫星升轨和降轨时刻的亮温观测数据和经改进后适用于青藏高原地区的零阶微波辐射模型,利用单通道算法（SCA）和双通道算法（DCA）,对青藏高原东部黄河源区玛曲区域季节冻土中的未冻水含量进行反演。结果表明：基于SMAP不同过境时刻亮温观测及不同算法的土壤未冻水反演结果均较同步地反映了研究区实测值的动态变化特征（相关系数R均大于0.9）。其中,基于SMAP降轨时刻亮温观测的反演结果在冻融交替的过渡季节存在明显低估,而基于升轨时刻亮温观测得到的反演结果精度更高。基于垂直极化亮温观测的单通道（SCA-V）和DCA算法得到的升轨时刻的反演值与实测值的无偏均方根误差（ubRMSE）分别为0.035 m³m^-3和0.039 m³m^-3,均达到SMAP任务的设计要求（即ubRMSE≤0.04 m³m^-3）,其中SCA-V对该研究区土壤未冻水的反演精度最高。与SMAP标准产品相比,基于SCA-V算法反演得到的暖季土壤水分精度更高。此外,该算法能成功反演得到冻结期土壤未冻水的动态变化,因此更适用于青藏高原地区冻融土壤条件下的水分反演。     

数字化藏文古籍中多样性字体的实现方法研究

After the computer became a tool for data sharing and information exchange, the unified computer font has made the text lose the diversity and discreteness of handwriting. Text is the crucial factor for the spread of culture and civilization. Many electronic books have lost the characteristic fonts with cultural background and historical significance in the original ancient books after the digitalization. One example is the sculpted typeface with diversity and discreteness that can be called a Tibetan culture. In order to solve this problem, a research method of digitizing engraving fonts in ancient Tibetan books is proposed. Firstly, the projection method and the connected domain method are used to segment the ancient book image. Secondly, the GIST feature algorithm is used to realize the image text recognition. Thirdly, the SIFT feature algorithm is used to implement the image font style classification, and diffe rent styles of carved fonts in the ancient books are obtained. A font diversity expression algorithm is proposed to realize the diversity and discreteness of carved fonts in ancient books. The purpose of the research is to achieve the inheritance and protection of engraving fonts, which has important cultural research and inheritance significance.