双数组Trie树索引的可操作性研究①

双数组是组织和实现Trie树的一种数据结构。双数组Trie树索引实现的是一种线性时间复杂度的搜索机制,因此被广泛的应用于信息检索和中文分词等领域。然而双数组Trie树索引建立后不易于更新,限制了这种索引的现实应用。在前人的双数组Trie树优化索引构造的基础上,分析了插入和删除操作的所有可能情况,提出了对双数组Trie树索引进行相关操作的算法。最后分析了其时间和空间开支,并用实验结果证明了其可行性。     

维吾尔语三音节词韵律特征声学分析

本文从文本分析模块入手,利用“维吾尔语语音声学参数库”,选择了以开音节和闭音节结尾的333个三音节词的韵律参数,包括元音时长、音高和音强进行了统计分析,归纳了其元音时长、音高和音强分布模式,探讨了维吾尔语三音节词的韵律节奏模式与三音节词重音之间的关系问题,其目的是为了提高语音合成的自然度即更好的为自然语言处理服务。本项研究对维吾尔语语言乃至整个阿尔泰语系语言的韵律研究具有较高的参考价值。     

基于优势关系的信息系统与形式概念分析

对形式概念分析在基于优势关系的信息系统中的应用进行了讨论,证明了由基于优势关系的信息系统导出的形式背景中的对象粒与优势类是等价的,同时对象粒协调集与优势协调集是等价的。     

一种基于使用差异的词语领域性分析方法

领域知识的表达形式最终体现在词汇的领域性上,因此对领域词及其部件的领域度分析是一个关键。该文在分词的基础上,对各个领域语料进行分析,利用词语之间的关系,引入链接分析方法分析词语在各个领域中的使用重要性,并通过词语在各个领域中的使用差异性计算其领域度,从而达到领域分析的目的,获取某个领域的领域部件词。该文采用以上方法在军事、娱乐等领域进行了实验,实验结果表明该方法相对于当前常用的tf×idf方法和Bootstrapping方法,可以更有效地进行领域分析获取领域部件词。     

基于词计算的语言动力系统及其稳定性

语言动力系统(LDS)是以词为计算单位而非以数字或符号为计算单位的动力学系统.文中将LDS分成两类:由常规动力系统(CDS)转化而来的Ⅰ型LDS和由模糊逻辑规则生成的Ⅱ型LDS.对于Ⅰ型LDS,提出了为载图法讨论其稳定性并给出了状态抽象化的虫口模型和系统与参数均抽象化的虫口模型的稳定性.对于Ⅱ型LDS,采用匹配度法分析了任意初始词在模糊规则下的动力学行为.     

主流书架音箱卖点透视 多媒体音箱也用电子分频，是进步，还是噱头?

如果说,2006年多媒体音箱市场的关键词是"迷你",而2007年的关键词则是"独立功放".但实际上,自从2007年下半年开始,"独立功放"的声音开始慢慢减弱,书架音箱则全面"爆发".而在众多的书架音箱新品中,又以电子分频的几款产品风头最劲.从各大厂商的后续计划来看,2008年还会有更多的电子分频音箱登陆市场.但是不容忽视的是,曾经在高端监听级音箱才会使用的电子分频技术,如今一下子就普及到了多媒体音箱领域……     

海安方言的“可VP”句式

本文描绘和分析了存在于海安方言中的“可ＶＰ”问句在疑问词、疑问句式、疑问焦点及停顿等方面不同于一般方言的特殊性,并以《西游记》、《红楼梦》等名著中的例子进行参证。最后,指明这种句式是非问的性质。     

面向图注意力网络的突发热点事件联合抽取

当前,突发热点事件的传播日益迅猛与广泛.如何通过事件抽取准确快速地抽取出事件触发词及其事件元素,有助于决策者分析舆情态势、引导社会舆论.针对现有事件抽取方法多是从单个句子中抽取事件元素,而突发热点事件的事件元素往往分布在多个句子当中的问题,提出了一种基于图注意力网络的突发热点事件联合抽取方法,该方法分为三个阶段：基于TextRank的事件句抽取、基于图注意力网络的篇章级事件联合抽取、突发热点事件补全.在抽取出新闻主旨事件以后对整篇新闻做事件抽取,利用候选事件与新闻主旨事件的事件向量相似度以及事件论元相似度对该新闻主旨事件进行补全.实验结果表明,该方法在DUEE1.0数据集上进行触发词抽取和论元角色抽取任务时的F1指标分别达到83.2%、59.1%;在中文突发事件语料库上进行触发词抽取和论元角色抽取任务时的F1指标分别达到82.7%、58.7%,验证了模型的合理性和有效性.     

基于深度卷积生成对抗网络的半生成式视频隐写方案

生成式隐写通过生成足够自然或真实的含密样本来隐藏秘密消息,是信息隐藏方向的研究热点,但目前在视频隐写领域的研究还比较少。结合数字化卡登格的思想,提出一种基于深度卷积生成对抗网络（DCGAN）的半生成式视频隐写方案。该方案中,设计了基于DCGAN的双流视频生成网络,用来生成视频的动态前景、静态后景与时空掩模三个部分,并以随机噪声驱动生成不同的视频。方案中的发送方可设定隐写阈值,在掩模中自适应地生成数字化卡登格,并将其作为隐写与提取的密钥;同时以前景作为载体,实现信息的最优嵌入。实验结果表明,该方案生成的含密视频具有良好的视觉质量,Frechet Inception距离（FID）值为90,且嵌入容量优于现有的生成式隐写方案,最高可达0.11 bpp,能够更高效地传输秘密消息。     

基于情感语义对抗的跨语言情感分类模型

传统的基于机器翻译的跨语言情感分类方法,由于受机器翻译性能影响,导致越南语等低资源语言的情感分类准确率较低。针对源语言和目标语言标记资源不平衡的问题,提出一种基于情感语义对抗的跨语言情感分类模型。首先,将句子和句子中情感词进行拼接,用卷积神经网络对拼接后的句子分别进行特征抽取,分别获得单语语义空间下的情感语义表征;其次,通过对抗网络,在双语情感语义空间将带标签数据与无标签数据的情感语义表征进行对齐;最后,将句子与情感词最显著的表征进行拼接,得到情感分类结果。基于汉英公共数据集和自主构建的汉越数据集的实验结果表明,所提模型相比跨语言情感分类主流模型,实现了双语情感语义对齐,可以有效提升越南语情感分类的准确率,且在差异性不同的语言对上也具有明显优势。