一种适应域的汉语N-gram语言模型平滑算法

针对基于汉语词的 Ｎｇｒａｍ 模型统计数据稀疏问题和应用域变化造成原统计模型识别性能降低,提出具有应用域适应能力的 Ｎｇｒａｍ 模型平滑算法。对两种应用域的语料进行了前、后向 ０ 到３ 元文法统计,采用隐马尔可夫模型（ Ｈ Ｍ Ｍ）在语音识别中的成功经验,由 Ｂａｕｍ ｗ ｅｌｃｈ 算法来获得优化权值,每个权值代表相关模型的统计可靠性。由前后向的３ｇｒａｍ 模型可得到５ｇｒａｍ 文法约束的平滑算法,以弥补统计矩阵数据的稀疏现象。将《人民日报》语料的统计结果作为先验统计结果,和《计算机世界》作为转换域的专业语料进行后继训练,得到一种适应应用域的３ｇｒａｍ 模型。实验结果表明,前后向约束的３ｇｒａｍ 文法得到的５ｇｒａｍ 平滑可以较小的存储代价得到较高的文法约束,大大降低了统计模型的困惑度     

基于句法树节点嵌入的作者识别方法

作者识别是通过分析未知文本的写作风格推断作者归属的交叉学科。现有的研究多基于字符和词汇特征，而句法关联信息在研究中鲜有涉及。该文提出了基于句法树节点嵌入的作者识别方法，将句法树的节点表示成其所有依存弧对应的嵌入之和，把依存关系信息引入深度学习模型中。然后构建句法注意力网络，并通过该网络得到句法感知向量。该向量同时融合了依存关系、词性以及单词等信息。接着通过句子注意力网络得到句子的表示，最后通过分类器进行分类。在3个英文数据集的实验中，该文方法的性能位列第2或3位。更重要的是，依存句法组合的引入为模型的解释提供了更多的方向。     

智能听觉计算机操作系统的设计与实现

智能听觉计算机操作系统的实现，由语音代替键盘操作，简化了计算机的操作，使计算机的自动化和智能化程度提高到一个新的水平．对该系统的工作原理、硬件电路与软件框图作了较详细的分析．     

人耳听觉仿声机理的研究

本文从生物物理学的角度研究了人耳听分析器的机械变压作用及换能作用,阐述了人耳的语声从机械频率分析到生物电分析的过程。对目前语音识别中几种特征参数的识别战略及算法进行了实验对比,指出了目前语音识别模型存在的问题及这几种参数识别的局限性,发掘的潜力及与人耳听觉的差距。     

Wavelet Neural Networks for Adaptive Equalization by Using the Orthogonal Least Square Algorithm

Equalizers are widely used in digital communication systems for corrupted or time varying channels. To overcome performance decline for noisy and nonlinear channels, many kinds of neural network models have been used in nonlinear equalization. In this paper, we propose a new nonlinear channel equalization, which is structured by wavelet neural networks. The orthogonal least square algorithm is applied to update the weighting matrix of wavelet networks to form a more compact wavelet basis unit, thus obtaining good equalization performance. The experimental results show that performance of the proposed equalizer based on wavelet networks can significantly improve the neural modeling accuracy and outperform conventional neural network equalization in signal to noise ratio and channel non-linearity.     

特征主元提取与自组织影射的剖析

剖析了用神经网络实现特征主元提取（ＰＣＥ）、自组织特征影射（ＳＯＦＭ）、类扩展自组织语义影射（ＳＯＳＭ）和改进的特征细化自组织影射．通过对运载工具的特征压缩，进行可视性分析，结果表明ＰＣＥ和ＳＯＦＭ都能显示事物间的类似程度和关系结构，具有语义影射的功能．特征细化的ＳＯＦＭ同样能达到类扩展ＳＯＳＭ细化分类的功能，它克服了类扩展的ＳＯＳＭ增加输入特征的维数、增加不必要的计算量、输入特征与影射结果不相一致的缺点．     

脑与语言认知研究进展

本文综述了脑与语言的存储、记忆和处理机制,大脑对词汇和语句、音和义等不同层面的语言处理,脑对汉语和其他语言认知的比较等方面的国内外最新研究成果,同时介绍了一些值得借鉴的研究方法.     

网络文本分类中基于信息瓶颈的特征提取

针对网络文本特征关键词多、新词多的特点,提出了一种基于概念特征的文本分类提取方法。应用信息瓶颈法,根据关键词在不同类标号上的分布情况完成关键词聚类。在此基础上,结合概念抽取的方法,将词聚类结果映射到知网义原,并以此作为分类特征。在网络文本语料上的分类实验显示,该方法保留了基于概念特征提取方法的鲁棒性强、特征维数低的优点,但克服了概念词典中新词无定义,需要维护更新词典的不足。     

基于多种知识的盲文翻译的研究

盲文到汉字的转换研究 ,分为盲文到拼音和拼音到汉字的转换研究。论文通过引入音码表 ,很好地解决了盲文到拼音转换中的歧义问题。对于拼音到汉字的转换 ,采用Markov模型 ,使用平滑算法解决此模型中的数据稀疏问题 ,并且对通常使用的字级别二元模型的平滑算法进行了改进以适应词级别二元模型。为每一个拼音句子建立一个拼音到汉字转换多部图 ,并在此转换多部图中使用 Viterbi算法搜索一条具有最大似然度的汉语句子 ,或使用 N - Best算法搜索具有头 N大似然度的 N个汉语句子。同时研究了从 1选到 N选的转换判据 ,以进行自动的 N - Best转换。实验表明 ,盲文到汉字转换系统的转换正确率为 94.38% ,若剔除专有名词 ,转换正确率还可上升 2个百分点。对 N - Best搜索算法的测试表明 5选正确率比 1选正确率提高了 3个百分点     

聋生语言能力评价综述

手语有别于有声语言.如何评价聋生的语言能力国内尚没有成型或成熟的可用模型和资料,更没有统一科学的评价体系.通过研究表明,国外语言能力评价模型对于国内聋生语言能力的评价并不完全适用,应借鉴或移植国外经验,以期将我国聋生语言能力评价的研究起点提到较高的水平.研究为建立科学的聋生语言能力评测模型提供了参考,进一步深化了对聋生语言能力发展的认识,为特殊语言教育政策的制订可提供科学的参考依据.