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《Planning》2015,(8)
各类维吾尔文本信息处理技术需要准确、快速、高效的音节自动切分的支持。目前通过辅助音节库的方法解决基于非规范音节结构的外来词语的音节切分。本文在分析维吾尔文音节结构和切分规则基础上,用后序遍历、音节结构的检查,修复不规则音节的方法实现了不依赖附加音节库的全自动音节切分,提出人工生成有限数量的模拟词语的音节切分测试方法,分别用词典和基于模拟词语测试,切分准确率分别达到了100%和96%。 相似文献
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介绍了一种基于PDA和手机上的维吾尔文字母输入方法,确定了数字键盘上维吾尔文字母键盘布局,采用键位加数字选择的方法完成维吾尔文字符的输入。 相似文献
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介绍了K-means和GAAC聚类算法思想和两种特征提取方法对维吾尔文文本表示及聚类效率的影响.在较大规模文本语料库基础上,分别用K-means和GAAC的方法进行维吾尔文文本聚类实验及性能对比分析,针对经典K-means算法对初始聚类中心的过分依赖性及不稳定性缺点以及GAAC的高计算复杂性,提出了一种结合GACC和K-means的维吾尔文聚类算法.本算法分两步完成聚类操作,首先是GAAC模块从少量文本集中获取最优的初始类中心,然后是K-means模块对大量文本集进行快速聚类.实验结果表明,新算法在聚类准确率和时间复杂度上都有了显著的提高. 相似文献
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基于MUI的Windows维文化技术研究 总被引:1,自引:0,他引:1
为了满足新疆地区少数民族多语言信息处理的需要,开发支持本地区民族语言文字的计算机软件很有必要,MUI技术是软件本地化的有效途径,围绕着Windows MUI、语言选项、键盘布局等关键问题,探讨了如何利用MUI技术实现英文Windows的维文化过程有关的技术方案、实现方法和具体步骤。 相似文献
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从维吾尔文的特征和书写规则出发对维吾尔文联机手写单词识别技术进行了探索性研究,并提出一种新的思路:不是直接把单词切分成字母,而是先把单词分割成连体段,然后再分割成字母。这样,可以提高字母切分和字母识别的准确率。按照该思路,提出一种连体段分割算法:根据通过研究维吾尔文的特征和书写规则找出来的一些规则把一个个的笔画,组合成连体段。实验证明了该连体段分割思路和算法的可行性。 相似文献
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研究维吾尔文字图像分割问题,针对传统的FCM聚类算法对维吾尔文字符图像分割时相邻域的信息未能考虑,故容易造成其对维吾尔文字符图像分割时的缺陷和干扰问题,为解决上述问题,提出了一种改进型FCM聚类算法的维吾尔文字符图像分割的方法。首先通过多尺度图像锥建立了其聚类算法,减少维吾尔文字符图像分割时的数据大小,进而一步降低了维吾尔文字符图像分割本身的计算量,然后通过空间信息的引入,使干扰噪声信息被屏蔽,从而提高维吾尔文字图像聚类分割的抗干扰能力。仿真结果表明,算法更容易提高维吾尔文字图像分割效果,准确分割出维吾尔文字区域,提高了识别精度,优于一般的FCM聚类算法。 相似文献
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