检索结果-南通市图书馆

融合双通道音节特征的藏文La格例句自动分类模型

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

北京大学学报（自然科学版） 2022年第1期58卷 91-98页

作者：班玛宝才让加张瑞色差甲卓玛扎西青海师范大学计算机学院西宁810016 藏语智能信息处理及应用国家重点实验室西宁810008 青海省藏文信息处理工程技术研究中心西宁810008 青海省藏文信息处理与机器翻译重点实验室西宁810008 藏文信息处理教育部重点实验室西宁810008

基于藏文La格(■)例句的自动分类在藏语自然语言处理领域的重要性,根据藏文La格的用法和添接规则,在对藏文La格例句进行分类并定义分类概念的基础上,提出一种融合双通道音节特征的藏文La格例句自动分类模型。该模型首先使用word2vec和Gl... 详细信息

基于藏文La格(■)例句的自动分类在藏语自然语言处理领域的重要性,根据藏文La格的用法和添接规则,在对藏文La格例句进行分类并定义分类概念的基础上,提出一种融合双通道音节特征的藏文La格例句自动分类模型。该模型首先使用word2vec和Glove构建双通道藏文音节嵌入,分别在每路卷积中融合双通道音节特征,丰富输入特征的表达和提高卷积层的空间表征能力;然后在每一路卷积均使用结合层级注意力机制的Bi-LSTM学习时序特征后,拼接多路特征,提高上下文时序特征的学习能力;最后通过全链接层和Softmax层实现藏文La格例句自动分类。实验结果表明,该模型在测试集上的藏文La格例句分类准确率达到90.26%。

关键词：自然语言处理双通道音节特征藏文La格例句自动分类

维普期刊数据库博看期刊

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

具有双峰特性的双层超网络模型

物理学报 2021年第1期70卷 378-386页

作者：卢文赵海兴孟磊胡枫陕西师范大学计算机科学学院西安710119 青海师范大学计算机学院西宁810008 青海省藏文信息处理与机器翻译重点实验室西宁810008 藏文信息处理教育部重点实验室西宁810008

随着社会经济的快速发展,社会成员及群体之间的关系呈现出了更复杂、更多元化的特点.超网络作为一种描述复杂多元关系的网络,已在不同领域中得到了广泛的应用.服从泊松度分布的随机网络是研究复杂网络的开创性模型之一,而在现有的超网... 详细信息

随着社会经济的快速发展,社会成员及群体之间的关系呈现出了更复杂、更多元化的特点.超网络作为一种描述复杂多元关系的网络,已在不同领域中得到了广泛的应用.服从泊松度分布的随机网络是研究复杂网络的开创性模型之一,而在现有的超网络研究中,基于ER随机图的超网络模型尚属空白.本文首先在基于超图的超网络结构中引入ER随机图理论,提出了一种ER随机超网络模型,对超网络中的节点超度分布进行了理论分析,并通过计算机仿真了在不同超边连接概率条件下的节点超度分布情况,结果表明节点超度分布服从泊松分布,符合随机网络特征并且与理论推导相一致.进一步,为更准确有效地描述现实生活中的多层、异质关系,本文构建了节点超度分布具有双峰特性,层间采用随机方式连接,层内分别为ER-ER,BA-BA和BA-ER三种不同类型的双层超网络模型,理论分析得到了三种双层超网络节点超度分布的解析表达式,三种双层超网络在仿真实验中的节点超度分布均具有双峰特性.

关键词：超图 ER 随机超网络双峰特性双层超网络

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

基于循环卷积神经网络的藏文句类识别

中文信息学报 2019年第12期33卷 76-82页

作者：柔特才让加青海师范大学计算机学院青海省藏文信息处理与机器翻译重点实验室

句子是语言的最小使用单位,句类识别是为了进一步细化句法和句义研究。由于藏文句尾通常没有特殊的标点符号来识别不同句类,因此这一藏文语言特性就变成了一大难题。该文提出了基于语境和功能特征为一体的句子用途分类方案。首先,该文... 详细信息

句子是语言的最小使用单位,句类识别是为了进一步细化句法和句义研究。由于藏文句尾通常没有特殊的标点符号来识别不同句类,因此这一藏文语言特性就变成了一大难题。该文提出了基于语境和功能特征为一体的句子用途分类方案。首先,该文介绍了文法中藏文句子分类及其特征。其次,收集了大量藏文句子并对其进行了人工标注。最后,采用循环卷积神经网络对藏文句类进行了自动识别。实验表明,该模型对藏文句类识别有较为显著的效果。

关键词：藏文句类循环卷积神经网络词向量句类识别

融合多层级特征表示的多领域谣言早期检测方法

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

情报杂志 2024年

作者：黄涛肖玉芝向洁萍金胜霍宣蓉青海师范大学计算机学院青海省藏文信息处理与机器翻译重点实验室青海师范大学藏文信息处理教育部重点实验室

[研究目的]网络谣言的治理是当前社会广泛关注的问题,提高网络谣言在传播早期的识别效率,能更好的阻止谣言信息的传播并维护社会的和谐稳定。[研究方法]提出一种多领域话题下的早期谣言检测方法。通过协同注意力机制融合文本的词汇、短... 详细信息

[研究目的]网络谣言的治理是当前社会广泛关注的问题,提高网络谣言在传播早期的识别效率,能更好的阻止谣言信息的传播并维护社会的和谐稳定。[研究方法]提出一种多领域话题下的早期谣言检测方法。通过协同注意力机制融合文本的词汇、短语和句子级特征,构建多层级特征增强的单元门模块以挖掘谣言深层信息。利用该模块构建领域感知特征抽取器,捕获谣言文本的领域特征及偏差,形成多领域与多层级的谣言特征表示,判断是否为谣言。[研究结果/结论]在涵盖9个不同领域的公开数据集上的实验结果表明,该模型的准确率、F1值和AUC值分别达到了92.85%、93.11%和96.96%,能够有效的对多领域谣言进行早期检测。

关键词：网络谣言谣言识别早期谣言检测多领域话题特征增强领域感知

在线全文

同方期刊数据库

学校读者我要写书评

暂无评论

超网络模型构建中优先连接方法研究

计算机工程 2020年第10期46卷 103-111页

作者：孟磊冶忠林赵海兴杨燕琳青海师范大学计算机学院西宁810016 青海省藏文信息处理与机器翻译重点实验室西宁810008 藏文信息处理教育部重点实验室西宁810008

优先连接机制是复杂网络建模中常用的节点连接机制,超网络模型也可以通过优先连接演化而得到。目前对于超网络模型的增长演化研究较多,而对超网络优先连接方式的研究比较少见。针对超网络模型演化过程中优先连接问题进行研究,基于赌轮... 详细信息

优先连接机制是复杂网络建模中常用的节点连接机制,超网络模型也可以通过优先连接演化而得到。目前对于超网络模型的增长演化研究较多,而对超网络优先连接方式的研究比较少见。针对超网络模型演化过程中优先连接问题进行研究,基于赌轮法和链表法实现优先连接,从而构建超网络演化模型,对构建的均匀超网络和随机超网络的特性进行分析,并通过调整超网络模型构建过程中旧节点的选择数量、新节点添加数量和网络规模,研究超度幂律分布斜率的变化规律。实验结果表明,利用赌轮法构建超网络模型的时间远大于链表法。

关键词：复杂网络超网络模型优先连接赌轮法链表法超度幂律分布

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

三层复杂网络模型构建及特性分析

复杂系统与复杂性科学 2020年第4期17卷 16-29页

作者：马海瑛肖玉芝赵海兴吴欢罗海秀青海师范大学计算机学院西宁810016 青海省藏文信息处理与机器翻译重点实验室西宁810008 藏文信息处理教育部重点实验室西宁810008

为了揭示多层复杂网络的特性,提出和建立了3种三层复杂网络演化模型,并定义了随机概率定量刻画多层网络层间依赖关系。实验结果表明:不同随机概率表征出三层网络具有单峰、双峰以及三峰等特性的网络度分布,随机概率趋于10-3时,三层无标... 详细信息

为了揭示多层复杂网络的特性,提出和建立了3种三层复杂网络演化模型,并定义了随机概率定量刻画多层网络层间依赖关系。实验结果表明:不同随机概率表征出三层网络具有单峰、双峰以及三峰等特性的网络度分布,随机概率趋于10-3时,三层无标度网络呈现出幂律和单峰共现特性;随机概率对三层网络的聚类系数和平均路径长度影响相对较小。

关键词：多层网络层级连接双峰特性三峰特性

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

蛋白复合物超网络特性分析及应用

复杂系统与复杂性科学 2018年第4期15卷 31-38页

作者：胡枫刘猛赵静雷蕾青海师范大学西宁810008 青海省藏文信息处理与机器翻译重点实验室西宁810008 藏文信息处理教育部重点实验室西宁810008 陆军勤务学院重庆401331

研究蛋白复合物超网络的拓扑性质,并根据超网络的相关拓扑指标识别网络的关键蛋白质。根据获取的蛋白复合物数据集,以蛋白质为节点,复合物为超边,构建了蛋白复合物的超网络模型。在此超网络模型上,通过蛋白质的度、超度和子图中心度拓... 详细信息

研究蛋白复合物超网络的拓扑性质,并根据超网络的相关拓扑指标识别网络的关键蛋白质。根据获取的蛋白复合物数据集,以蛋白质为节点,复合物为超边,构建了蛋白复合物的超网络模型。在此超网络模型上,通过蛋白质的度、超度和子图中心度拓扑指标分析了超网络的结构特性,得到了识别网络中的关键蛋白的方法,并通过在线基因必需性数据库(Online GEne Essentiality,OGEE)中的数据进行了验证。

关键词：超网络蛋白复合物网络关键蛋白拓扑分析

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

基于多操作网络的图式多域语音情感识别研究

计算机工程 2022年第7期48卷 59-65页

作者：张会云黄鹤鸣青海师范大学计算机学院西宁810008 藏语智能信息处理及应用国家重点实验室西宁810008 藏文信息处理教育部重点实验室西宁810008 青海省藏文信息处理与机器翻译重点实验室西宁810008

多域语音情感识别研究在语料标注方法、录制场景以及交互方式等方面存在差异性,使得构建多域语音情感识别系统变得较为复杂。设计一种基于多操作网络的多域语音情感识别模型,通过组合CASIA、EMODB、SAVEE 3个单域数据库,构建Hybrid-CE、... 详细信息

多域语音情感识别研究在语料标注方法、录制场景以及交互方式等方面存在差异性,使得构建多域语音情感识别系统变得较为复杂。设计一种基于多操作网络的多域语音情感识别模型,通过组合CASIA、EMODB、SAVEE 3个单域数据库,构建Hybrid-CE、Hybrid-ES、Hybrid-CS、Hybrid-CES 4种多域语音情感数据库及层级多操作网络(HMN)。HMN网络由2个异构并行分支组成,左分支由2个同构并行的一维卷积层构成,卷积层的神经元数量均为128,右分支由并行的Bi-GRU层和Bi-LSTM层构成,GRU和LSTM的记忆单元数量均为64。将原始数据投影到不同的变换空间进行计算,从而更准确地表征语音的情感信息。通过分层的Concate、Add和Multiply多操作运算,将左右分支提取的不同特征进行多重融合。在此基础上,计算梅尔频率倒谱系数、色谱图、谱对比度等低级描述符特征的高级统计函数,得到219维特征作为模型HMN的输入。实验结果表明,该模型在4种多域数据库上的F1-score分别达到82.22%、65.02%、70.59%、73.47%,具有较好的鲁棒性和泛化性。

关键词：语音情感识别韵律特征谱特征多特征融合多操作网络

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

藏语语料库词语分类体系及标记集研究

中文信息学报 2009年第4期23卷 107-112页

作者：才让加青海师范大学藏文信息处理与机器翻译省级重点实验室青海西宁810008

青海师范大学藏文信息处理与机器翻译省级重点实验室已完成1 000万字的藏语语料库的加工实验,加工的主要目的是使计算机能够对藏语语料库中的藏语词语进行自动切分和自动标注。该文在对大规模藏语语料库进行自动切分和人工分析的基础上... 详细信息

青海师范大学藏文信息处理与机器翻译省级重点实验室已完成1 000万字的藏语语料库的加工实验,加工的主要目的是使计算机能够对藏语语料库中的藏语词语进行自动切分和自动标注。该文在对大规模藏语语料库进行自动切分和人工分析的基础上提出了一个藏语词语分类体系和标记集。根据藏语语料库和计算机自动切分和标注的实际需要,在藏语词语分类体系的构建上,采用先分虚实,再确定大类,在大类的基础上分出小类,再分出不同深度的子类。在藏语语料库加工实验中的应用表明,该分类方法和标记集是一个比较合理和实用的。

关键词：计算机应用中文信息处理语料库藏语词语分类体系标记集