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词性标注有很多不同的研究方法,目前的维吾尔语词性标注方法都以基于规则的方法为主,其准确程度尚不能完全令人满意。在大规模人工标注的语料库的基础之上,研究了基于N元语言模型的维吾尔语词性自动标注的方法,分析了N元语言模型参数的选取以及数据平滑,比较了二元、三元文法模型对维吾尔语词性标注的效率;研究了标注集和训练语料规模对词性标注正确率的影响。实验结果表明,用该方法对维吾尔语进行词性标注有良好的效果。 相似文献
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Windows Mobile拥有微软的掌上版本操作系统,在与桌面PC和Office办公的兼容性方面具有先天的优势,用户越来越多。该文章将介绍基于Windows Mobile的多语种电子辞典的开发技术。始终考虑新疆维吾尔自治区的多民族特征,在双向汉维翻译,相关工具,界面的多语种化方面尽量给使用者提供方便的翻译功能。主要技术包括在Windows Mobile中维吾尔文的处理,界面的多语种化,UI元素,字体,图像对不同屏幕的自适应。 相似文献
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尼加提·纳吉米 《数字社区&智能家居》2014,(36)
为了构建面向电力行业信息系统的汉维哈自动翻译引擎,需要构建大量的汉维哈语种的平行语料库。该文中,设计与实现了汉维哈平行语料库构建系统的文档导入及对齐功能。文档导入登记文档的属性,并对文档进行拼写检查等编辑操作,文档对齐对汉语文档与维吾尔语或哈萨克语文档建立对齐关系。 相似文献
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