检索结果-内蒙古大学图书馆

中文信息学报 2020年第1期34卷 45-50页

作者：吾买尔江·买买提明古丽尼格尔·阿不都外力买合木提·买买提卡哈尔江·阿比的热西提吐尔根·依布拉音新疆大学信息科学与工程学院新疆乌鲁木齐830046 新疆大学新疆多语种信息技术重点实验室新疆乌鲁木齐830046

黏着语的自然语言处理中,词干提取作为一项基础的预处理任务,对其他任务的性能影响较大。现有的乌兹别克语词干提取任务仍依赖基于规则的方法,且实验效果不太理想。该文将乌兹别克语词干提取任务视为序列标注问题进行处理,以字符为最小... 详细信息

黏着语的自然语言处理中,词干提取作为一项基础的预处理任务,对其他任务的性能影响较大。现有的乌兹别克语词干提取任务仍依赖基于规则的方法,且实验效果不太理想。该文将乌兹别克语词干提取任务视为序列标注问题进行处理,以字符为最小单位进行切分,分别构建了基于条件随机场(CRF)和门控循环单元网络(Bi-GRU)的乌兹别克语词干提取模型。实验结果表明,基于序列标注的乌兹别克语词干提取模型与基于规则的方法相比不仅降低了人工成本,而且在性能方面有较为显著的提升。

关键词：乌兹别克语词干提取序列标注

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一种集成深度学习模型的旅游问句文本分类算法

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计算机工程 2020年第11期46卷 70-76页

作者：马喆康迪力亚尔·帕尔哈提早克热·卡德尔吐尔根·依布拉音西尔艾力·色提艾山·吾买尔新疆大学软件学院乌鲁木齐830046 新疆大学信息科学与工程学院乌鲁木齐830046 新疆大学新疆多语种信息技术重点实验室乌鲁木齐830046

为提高旅游问句文本中关键特征的利用率,提出一种集成词级卷积神经网络(WL-CNN)与句级双向长短期记忆(SL-Bi-LSTM)网络的旅游问句文本分类算法。利用WL-CNN和SL-Bi-LSTM分别学习词序列子空间向量和句序列深层语义信息,通过多头注意力机... 详细信息

为提高旅游问句文本中关键特征的利用率,提出一种集成词级卷积神经网络(WL-CNN)与句级双向长短期记忆(SL-Bi-LSTM)网络的旅游问句文本分类算法。利用WL-CNN和SL-Bi-LSTM分别学习词序列子空间向量和句序列深层语义信息,通过多头注意力机制将两种深度学习模型进行集成以实现旅游问句文本的语法和语义信息互补,并通过SoftMax分类器得到最终的旅游问句文本分类结果。实验结果表明,与基于传统深度学习模型的旅游问句文本分类算法相比,该算法在准确率和损失率上分别取得了0.9866和0.1277的最优结果,具有更好的分类效果。

关键词：子空间结构信息深层语义信息多头注意力机制卷积神经网络双向长短期记忆网络

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基于混合卷积网络的短文本实体消歧

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中文信息学报 2021年第11期35卷 101-108页

作者：姜丽婷古丽拉·阿东别克马雅静新疆大学信息科学与工程学院新疆乌鲁木齐830046 新疆多语种信息技术实验室新疆乌鲁木齐830046 国家语言资源监测与研究少数民族语言中心哈萨克和柯尔克孜语文基地新疆乌鲁木齐830046

因短文本实体消歧具有不能完整地表达语义关系、上下文提供的信息较少等局限性。针对以上难点,该文提出了一种新的方法,混合卷积网络(Mixed Convolution Network,MCN)。该方法的核心思想是首先对数据集进行预处理;其次,采用Google提出的... 详细信息

因短文本实体消歧具有不能完整地表达语义关系、上下文提供的信息较少等局限性。针对以上难点,该文提出了一种新的方法,混合卷积网络(Mixed Convolution Network,MCN)。该方法的核心思想是首先对数据集进行预处理;其次,采用Google提出的BERT模型进行特征提取,并通过注意力机制将特征进一步抽取后作为CNN模型的输入,通过CNN模型获得句子的依赖特征。同时,该文使用GCN模型获取语义特征,将二者提取到的语义信息融合,输出得到结果。在CCKS2019评测数据集上的实验结果表明,该文提出的混合卷积网络取得了86.57%的精确率,验证了该模型的有效性。

关键词：短文本实体消歧 BERT 图卷积网络卷积神经网络

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集成多种策略模型的维汉神经网络机器翻译系统

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现代计算机 2021年第21期27卷 41-46页

作者：宜年艾山·吾买尔刘胜全新疆大学信息科学与工程学院乌鲁木齐830046 新疆多语种信息技术重点实验室乌鲁木齐830046

神经网络机器翻译已经成为机器翻译研发的主流技术,但是大多数低资源语言仍然没法研发可使用的机器翻译系统。研究人员为了克服数据不足问题,提出了反向翻译、知识蒸馏、模型平均等多种辅助提高翻译模型性能的方法。虽然,这些方法单独... 详细信息

神经网络机器翻译已经成为机器翻译研发的主流技术,但是大多数低资源语言仍然没法研发可使用的机器翻译系统。研究人员为了克服数据不足问题,提出了反向翻译、知识蒸馏、模型平均等多种辅助提高翻译模型性能的方法。虽然,这些方法单独使用能带来一定的提升,但是集成多种策略后的效果仍不明确。本文以全国机器翻译大会的维汉机器翻译评测任务目标,对多种策略分别进行实验,然后集成多种策略所得到的翻译模型实现了性能得到显著提升的维汉翻译系统。

关键词：反向翻译伪造数据知识蒸馏模型平均

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基于元嵌入的跨语言词嵌入方法研究

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现代计算机 2021年第20期27卷 20-25,32页

作者：韩越艾山·吾买尔新疆大学信息科学与工程学院乌鲁木齐830046 新疆大学新疆多语种信息技术实验室乌鲁木齐830046

跨语言词嵌入在自然语言处理任务中扮演着重要角色。现流行的跨语言词嵌入方法都基于一个同构假设,该假设认为不同语言的词嵌入空间具有相似的结构。然而,该同构假设在远距离语言对以及低资源上面临着巨大挑战。对此,提出对不同设置下... 详细信息

跨语言词嵌入在自然语言处理任务中扮演着重要角色。现流行的跨语言词嵌入方法都基于一个同构假设,该假设认为不同语言的词嵌入空间具有相似的结构。然而,该同构假设在远距离语言对以及低资源上面临着巨大挑战。对此,提出对不同设置下的词嵌入进行融合创建元嵌入的方法提高跨语言词嵌入的质量。在EN-ZH上的实验结果表明,提出的元嵌入方法在跨语言词嵌入上的有效性。

关键词：跨语言词嵌入元嵌入低资源同构假设

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场景文字识别技术研究综述

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计算机工程与应用 2020年第18期56卷 1-15页

作者：王德青吾守尔·斯拉木许苗苗新疆大学信息科学与工程学院乌鲁木齐830046 新疆大学新疆多语种信息技术重点实验室乌鲁木齐830046

对文字检测和识别技术进行了全面的介绍。介绍了自然场景文字识别技术的研究背景、应用领域、技术难点等;介绍了场景文字识别的预处理技术及流程,介绍了近年来出现的基于深度学习的通用检测网络、维吾尔文和中英文的深度学习文字检测网... 详细信息

对文字检测和识别技术进行了全面的介绍。介绍了自然场景文字识别技术的研究背景、应用领域、技术难点等;介绍了场景文字识别的预处理技术及流程,介绍了近年来出现的基于深度学习的通用检测网络、维吾尔文和中英文的深度学习文字检测网络、场景文字识别深度学习网络、端到端场景文字检测与识别深度学习网络,并总结了各类网络的结构特点、优势、局限性、应用场景以及实现成本,接着进行了综合分析;最后介绍了公开数据集,并探讨了场景文字识别技术的发展趋势及可能的研究方向。

关键词：场景文字检测文本识别深度学习端到端检测识别

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基于神经网络的图像描述实现

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现代计算机 2021年第19期27卷 117-123页

作者：张大任艾山·吾买尔新疆大学信息科学与工程学院乌鲁木齐830046 新疆大学新疆多语种信息技术实验室乌鲁木齐830046

图像描述作为结合图像和文本领域的深度学习任务,拥有广泛的应用场景,现有图像描述模型都是针对大型英文数据集,在小型数据集及其他语言数据集上没有太多关注,本文使用多种神经网络模型实现图像描述,同时验证不同图像描述模型在其他语... 详细信息

图像描述作为结合图像和文本领域的深度学习任务,拥有广泛的应用场景,现有图像描述模型都是针对大型英文数据集,在小型数据集及其他语言数据集上没有太多关注,本文使用多种神经网络模型实现图像描述,同时验证不同图像描述模型在其他语言上的有效性。实验证明,使用预训练Res Net101后的自适应注意力图像描述模型在多语言Flickr8k数据集上拥有较好效果,Bleu-4值达到20.4,CIDEr值达到54,且模型在汉语及俄语等非英语语言上同样有效。

关键词：神经网络图像描述注意力 Flickr8k 多语言

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基于知识图谱的新疆旅游自动问答系统设计

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现代信息科技 2021年第12期5卷 26-28,32页

作者：孙晶郭成艳毛臣胡玉叶新疆大学信息科学与工程学院新疆乌鲁木齐830046 新疆多语种信息技术重点实验室新疆乌鲁木齐830046

近年来,新疆旅游业发展趋势越来越好,优美的风光,丰富的物产,受到国内外游客的喜爱。由于新疆地大物博,导致多数游客不能准确找到目的地。建立了一个新疆旅游知识图谱结构描述和形态分析的可计算方法体系,提出将自动问答系统运用于新疆... 详细信息

近年来,新疆旅游业发展趋势越来越好,优美的风光,丰富的物产,受到国内外游客的喜爱。由于新疆地大物博,导致多数游客不能准确找到目的地。建立了一个新疆旅游知识图谱结构描述和形态分析的可计算方法体系,提出将自动问答系统运用于新疆旅游。创建新疆旅游知识图谱并构建基于新疆旅游知识图谱的自动问答平台,目的是使游客在存放着海量结构化知识的图谱上快速获取正确答案,为游客游览景区时减少不必要的时间消耗。

关键词：知识图谱 Neo4j数据库自动问答系统新疆旅游

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融合词性特征的中文句子相似度计算方法

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计算机工程与设计 2020年第1期41卷 150-155页

作者：吴浩艾山·吾买尔卡哈尔江·阿比的热西提王路路吐尔根·依布拉音新疆大学信息科学与工程学院新疆乌鲁木齐830046 新疆大学新疆多语种信息技术实验室新疆乌鲁木齐830046

为解决近年来使用依存分析等语法信息计算句子相似度存在的手工标注代价较大、自动标注准确率低影响性能等问题,结合现有的句子相似度算法,提出两种方法融合词性特征计算句子相似度。在高精度的自动词性标注基础上,方法一通过词性信息... 详细信息

为解决近年来使用依存分析等语法信息计算句子相似度存在的手工标注代价较大、自动标注准确率低影响性能等问题,结合现有的句子相似度算法,提出两种方法融合词性特征计算句子相似度。在高精度的自动词性标注基础上,方法一通过词性信息调整不同词性的单词对句子相似度的影响,方法二使用词性信息选择句子中较为关键的单词进行计算。对比实验中,方法一在实验任务中取得了最高的准确率,方法二具有较优的准确率和较快计算速度,实验结果表明了两种方法的有效性。

关键词：句子相似度词性权重词向量语义

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字符序列标注的维吾尔语词干提取方法

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现代电子技术 2020年第12期43卷 151-154,160页

作者：古丽尼格尔·阿不都外力买合木提·买买提吐尔根·依布拉音早克热·卡德尔西热艾力·海如拉王路路新疆大学信息科学与工程学院新疆乌鲁木齐830046 新疆多语种信息技术实验室新疆乌鲁木齐830046

词干提取是形态丰富语言信息处理中的基础任务,对其他自然语言处理任务有着重要的影响。该文将词干提取任务看作序列标注问题,以字符为切分粒度来表征维吾尔语单词的构成机制,结合条件随机场模型,实现基于字符序列标注的维吾尔语词干提... 详细信息

词干提取是形态丰富语言信息处理中的基础任务,对其他自然语言处理任务有着重要的影响。该文将词干提取任务看作序列标注问题,以字符为切分粒度来表征维吾尔语单词的构成机制,结合条件随机场模型,实现基于字符序列标注的维吾尔语词干提取方法。首先使用词典查询方法进行词干提取,然后结合字符的弱化发音特征、音类特征以及语音特征,针对受限数据和非受限数据采用条件随机场训练模型及预测结果。实验结果表明,该方法在非受限数据集上效果较佳,且能广泛应用到其他语言。

关键词：词干提取序列标注条件随机场特征提取模型训练预测结果

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