检索结果-内蒙古大学图书馆

现代电子技术 2019年第16期42卷 62-66页

作者：李高鹏艾山·吾买尔郑炅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

随着信息化的发展,互联网上出现了越来越多的文档信息,如何根据用户的需要从海量的文档中快速获取相关信息成为了研究的热点。采用Python编程语言、DjangoWeb应用框架、UWSGIWeb服务器、Nignx代理服务器,基于Tex-tRank关键词提取算法、... 详细信息

随着信息化的发展,互联网上出现了越来越多的文档信息,如何根据用户的需要从海量的文档中快速获取相关信息成为了研究的热点。采用Python编程语言、DjangoWeb应用框架、UWSGIWeb服务器、Nignx代理服务器,基于Tex-tRank关键词提取算法、倒排索引结构、Jaccard相似度计算以及MySQL数据库技术构建了汉英文本信息检索系统。该系统包含文本注册、文本检索和文本注销三个模块,可实现千万量级文本数量上的快速注册和快速检索功能,为构建舆情分析系统提供服务,并可根据人们特定的需求,扩展文本检索服务。

关键词：信息检索算法介绍倒排索引检索系统构建快速注册快速检索

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维吾尔语-汉语量词短语的神经机器翻译

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计算机工程与设计 2019年第9期40卷 2649-2653页

作者：阿依古丽·哈力克卡哈尔江·阿比的热西提艾山·吾买尔吐尔根·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

针对语料不足引起的维吾尔语-汉语量词短语翻译性能不佳及歧义量词的翻译结果乱等问题,提出基于多编码器多解码器的维吾尔语-汉语量词短语神经机器翻译方法。将汉语语料进行自动处理和筛选,收集包含量词的维吾尔语-汉语量词短语语料,使... 详细信息

针对语料不足引起的维吾尔语-汉语量词短语翻译性能不佳及歧义量词的翻译结果乱等问题,提出基于多编码器多解码器的维吾尔语-汉语量词短语神经机器翻译方法。将汉语语料进行自动处理和筛选,收集包含量词的维吾尔语-汉语量词短语语料,使用多编码器多解码器结构,搭建具有更强生成能力的多编码器多解码器维汉神经机器翻译模型。计算BLEU值得到了36.41,并通过对比实验结果,验证了所提方法的有效性。

关键词：维汉神经机器翻译歧义量词神经网络多编码器多解码器

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基于Android的维吾尔文词性标注、词干提取APP的开发与设计

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现代电子技术 2019年第18期42卷 139-142,146页

作者：帕丽旦·木合塔尔热依曼·吐尔逊买买提阿依甫排孜拉·奴来海买提新疆大学信息科学与工程学院新疆乌鲁木齐830046 新疆大学多语种信息技术重点实验室新疆乌鲁木齐830046

在自然语言处理中词性标注和词干提取是最重要的任务.文中研究与实现基于Android的维吾尔文词性标注和词干提取APP,为维吾尔语自然语言处理工作开发出了快捷和方便的标注平台,目的是通过APP对大规模语料进行词性标注和词干提取,实现了... 详细信息

在自然语言处理中词性标注和词干提取是最重要的任务.文中研究与实现基于Android的维吾尔文词性标注和词干提取APP,为维吾尔语自然语言处理工作开发出了快捷和方便的标注平台,目的是通过APP对大规模语料进行词性标注和词干提取,实现了广大学员通过一部Android系统的手机随时随地参与语料标注任务,从而完成了大规模语料的标注工作,将其应用到文本分析、机器翻译、语音合成、语音翻译等研究领域.该系统的实现为低资源少数民族智能化研究工作做出了贡献.

关键词：安卓词性标注词干提取维吾尔文语料库文本分析

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基于LDA的英汉维文本聚类系统的设计与实现

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现代电子技术 2019年第3期42卷 122-126页

作者：田亮吐尔根.依布拉音艾山.吾买尔卡哈尔江.阿比的热西提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

以英汉维三种大规模文本聚类为目标,针对三种语言的特点实现基于LDA模型的静态文本聚类系统。因为存在博客、微博等网络媒体的文本不太规范及涉及的话题范围广泛等现象,对文本特征的提取及聚类算法的选择带来一定的难度。通过对样本文... 详细信息

以英汉维三种大规模文本聚类为目标,针对三种语言的特点实现基于LDA模型的静态文本聚类系统。因为存在博客、微博等网络媒体的文本不太规范及涉及的话题范围广泛等现象,对文本特征的提取及聚类算法的选择带来一定的难度。通过对样本文本的分析,计算出适当的聚类数k,再调用LDA算法将文本聚为k类并给出每类文本的关键词。测试结果表明,该系统能将英汉维三种语言的文本相似度高的聚为一类,可显著提高聚类效果。

关键词：文本聚类 LDA模型多语言文本特征提取相似度聚类权重

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亚词及单词深度维汉机器翻译模型对比

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计算机工程与设计 2019年第8期40卷 2326-2330页

作者：张胜刚艾山·吾买尔吐尔根·依布拉音买合木提·买买提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

针对基于神经网络的维汉机器翻译中的集外词问题和随着网络层数的加深训练和优化模型会变得更加困难这两个问题,在对相关工作研究后,提出基于深层神经网络的亚词及单词的维汉机器翻译模型。在翻译单元上将基于词的翻译单元替换为基于词... 详细信息

针对基于神经网络的维汉机器翻译中的集外词问题和随着网络层数的加深训练和优化模型会变得更加困难这两个问题,在对相关工作研究后,提出基于深层神经网络的亚词及单词的维汉机器翻译模型。在翻译单元上将基于词的翻译单元替换为基于词和亚词的混合翻译单元,将基于GRU的神经非线性单元替换为基于ALU的非线性单元,缓解训练和优化模型的难度并提高译文质量。通过实验发现该模型相比基准系统提高了近13个BLEU值,该研究对形态丰富黏着语言与汉语的机器翻译具有借鉴意义。

关键词：维汉机器翻译深层神经网络亚词切分集外词问题 BLEU值

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一种IT领域术语识别系统的设计与实现

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中国科技术语 2020年第2期22卷 29-32页

作者：木合亚提·尼亚孜别克古力沙吾利·塔里甫新疆大学信息科学与工程学院新疆多语种信息技术实验室新疆乌鲁木齐830046 新疆医科大学中医学院新疆乌鲁木齐830011

针对信息领域的术语识别平台的设计和开发是对该领域术语资源进行更有效利用的重要手段之一。文章阐述了信息领域的哈萨克语术语识别平台的设计,该平台采用条件随机场和人工修改的方法,基于信息领域术语本身的特点分析了该领域术语的构... 详细信息

针对信息领域的术语识别平台的设计和开发是对该领域术语资源进行更有效利用的重要手段之一。文章阐述了信息领域的哈萨克语术语识别平台的设计,该平台采用条件随机场和人工修改的方法,基于信息领域术语本身的特点分析了该领域术语的构成规则及相关术语识别方法。

关键词：信息领域术语识别系统设计

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基于词缀附加引擎的维吾尔语名词词干提取研究

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电视技术 2019年第20期43卷 5-10页

作者：瓦依提·阿不力孜加米拉·吾守尔吐尔根·依不拉音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

文章对维吾尔语名词形态变化进行分析,并设计一种基于名词词干的词缀附加引擎算法。该算法可以根据词干结构自动附加1~5层词缀,并生成1个词干的501种形态。利用该引擎首次以词缀附加方式进行词干提取,实验表明,在基于规则的词干提取方法... 详细信息

文章对维吾尔语名词形态变化进行分析,并设计一种基于名词词干的词缀附加引擎算法。该算法可以根据词干结构自动附加1~5层词缀,并生成1个词干的501种形态。利用该引擎首次以词缀附加方式进行词干提取,实验表明,在基于规则的词干提取方法里,文章方法的正确率为95.12%。

关键词：维吾尔语形态分析词缀附加词干提取

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基于转移的神经网络哈萨克语句法分析

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计算机工程与应用 2019年第24期55卷 159-163页

作者：白雅雯古丽拉·阿东别克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 新疆大学国家语言资源监测与研究少数民族语言中心哈萨克语和柯尔克孜语文基地乌鲁木齐830046

为了进一步提高哈萨克语句法分析的准确率,为哈萨克语自然语言处理奠定良好基础,对基于转移的哈萨克语句法分析进行研究,采用改进后的基于转移的方法对句法树进行处理,即中序遍历句法树的方法将句法树转换为动作序列。使用神经网络构建... 详细信息

为了进一步提高哈萨克语句法分析的准确率,为哈萨克语自然语言处理奠定良好基础,对基于转移的哈萨克语句法分析进行研究,采用改进后的基于转移的方法对句法树进行处理,即中序遍历句法树的方法将句法树转换为动作序列。使用神经网络构建句法分析器框架,分别使用三个长短期记忆网络(LSTM)表示堆栈信息、缓冲区信息以及动作历史信息对模型进行训练,根据所得到的概率预测动作序列,从而得到句法分析的结果。改进后的转移方法得到的句法分析准确率为74.37%。

关键词：句法分析转移方法长短期记忆网络(LSTM)

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中文命名实体识别模型对比分析

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现代计算机 2019年第14期25卷 3-7页

作者：祖木然提古丽·库尔班艾山·吾买尔新疆大学信息科学与工程学院乌鲁木齐830046 新疆多语种信息技术重点实验室乌鲁木齐830046

为了比较客观了解现有主要中文命名实体识别系统与开源系统的性能,基于字的双向长短时记忆循环神经网络(BiLSTM)接入条件随机场(CRF)的系统,利用微软亚洲研究院的MSRA数据集实现中文命名实体识别模型,然后使用MSRA测试数据对自建模型、... 详细信息

为了比较客观了解现有主要中文命名实体识别系统与开源系统的性能,基于字的双向长短时记忆循环神经网络(BiLSTM)接入条件随机场(CRF)的系统,利用微软亚洲研究院的MSRA数据集实现中文命名实体识别模型,然后使用MSRA测试数据对自建模型、哈工大的语言技术平台(LTP)和斯坦福大学CoreNLP自然语言处理工具进行对比测试与分析。实验表明:BiLSTM对地名实体的识别效果最佳,与地名和人名相比机构名识别效果与开源工具保持同等水平。实验在语料规模以及实验设计方面有提升空间。后续将实验模型作为重点,将特定领域实体与序列标注问题相结合进行开展研究。

关键词：命名实体识别双向长短时记忆循环神经网络(BiLSTM) 语言技术平台(LTP) CoreNLP

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基于CRF和半监督学习的维吾尔文命名实体识别

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中文信息学报 2018年第11期32卷 16-26,33页

作者：王路路艾山.吾买尔买合木提.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实验室新疆乌鲁木齐830046

目前,维吾尔文命名实体识别研究主要集中在单类实体,且没有引入半监督学习方法,从而无法利用未标注语料的无监督语义和结构信息。该文以条件随机场为基本框架,提出了一种基于半监督学习的维吾尔文命名实体识别方法。通过引入词法特征、... 详细信息

目前,维吾尔文命名实体识别研究主要集中在单类实体,且没有引入半监督学习方法,从而无法利用未标注语料的无监督语义和结构信息。该文以条件随机场为基本框架,提出了一种基于半监督学习的维吾尔文命名实体识别方法。通过引入词法特征、词典特征、以及基于词向量的无监督学习特征,对比不同特征对识别的影响,并对模型进行优化。实验表明,CRF模型融合多种特征时维吾尔文命名实体识别的F值达到87.43%,说明词法特征和无监督学习特征的有机结合,可以大大减少人工选取特征的工作量,同时也可提高维吾尔文命名实体识别的性能;CRF模型相比于神经网络模型,更适合用于实际应用中。

关键词：维吾尔文命名实体识别条件随机场半监督学习

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