基于深度学习的Stack Overflow问题帖分类方法

针对基于正则表达式和传统机器学习的分类方法分别存在模式手工提取困难和性能瓶颈的问题, 提出一种基于深度学习的问题帖分类方法, 采用深度文本挖掘模型TextCNN和融合注意力机制的TextRNN构建分类模型. 实验结果表明, 基于深度学习的方法在多数问题目的类别上的分类性能优于已有基准方法, 且使用的Adam优化器优于SGD优化器, 使用Glove预训练的词向量优于使用随机生成的词向量. 该方法以提问目的对帖子进行分类, 可为分析Stack Overflow(SO)上的帖子讨论主题增加新维度.     

HTK参数对普米语孤立词识别率的影响

普米语是一种无文字的少数民族语言,目前已处于濒危状态,建立语音语料库及开展语音识别研究是保护和传承普米语的重要手段.基于HTK的语音识别中,参数的选取对不同语言的识别率有很大的影响.针对MFCC维数、HMM状态数及GMM个数这3个参数对普米语的识别率进行研究,结果表明:普米语语音识别的最佳MFCC维数为13维,最佳HMM状态数为8个,最佳GMM个数为3个.     

汉语文化学习词典中观念词的释义研究

文章以待出版的《汉语文化学习词典》中收录的观念词为研究素材，探讨观念词的释义理念、释义方式，提取恰当的释义参数，构建完整有效的释义模式。根据基义内部义素的层级结构和框架语义学，为观念词设置合理的释义参数并建立有效的释义模式。将观念词进行详细分类，按照不同的小类提取释义参数，建立释义模式。观念词的释义要最大程度地满足学习者对于学习汉民族文化的需求，遵循同场同模式原则，顺应学习者的认知过程，以充分发挥文化词典的工具效能。     

宋玉《九辩》的情感母题与柳永羁旅词的雅化

在中国诗歌史上很早就有羁旅行役之作,后来逐渐形成羁旅诗创作的传统。春秋时期诗人宋玉的羁旅诗《九辨》在中国诗歌史上奠定了“怀才不遇”、“贫士不遇”之情感主题(悲秋母题)。柳永部分羁旅词与宋玉《九辩》在主题内容和情感内涵上有着实质上的渊源关系,可以是说由于独特的身世遭遇,使其对宋玉产生了强烈的情感共鸣,并深深的认同了宋玉,进而把悲秋的文学传统主题引入慢词,使慢词在题材和内容上得以诗化、雅化。     

暗夜舞者

一个偶然的机会,把我带进了这些微小鳞翅目昆虫的世界     

中医名词英译：应用系统化原则的翻译模式

虽然近几十年来中医已广受西方国家的欢迎，但还未有规范化的中医英文词汇。中国传统医学的词汇极为庞大复杂，在《中医大词典》中即收词逾30000个，因此，在任何译入语中制定对应词汇必然工程浩大，规范化的过程亦将极为复杂。曾经有许多中医汉英双语词表问世，但其所用的翻译方法不一，     

英语押韵词脞议

押韵词在英语中极为丰富且富有活力。它具有音韵和谐悦耳、词形整齐对称、词性灵活多变、词义形象生动的特点。     

辛弃疾诗词创作的不同心态及表现

辛弃疾的诗词创作呈现出很大的差异性，他的词沉郁、以抒发情志为主，取代了传统的诗的功能，而他的诗则学理学诗，平易、以吟咏性理为务。这是其个性的体现，也关乎词体的成熟、时代的风气和文化发展的内在逻辑。     

试论游牧文化对词的产生的影响

中国文学一旦按游牧民族的兴趣与要求去发展，一种新的、有生命力的文学形式便产生了。这是中国文学发展的基本规律之一。词的产生，就是体现这一规律的典范表现。     

A ciosed-loop algorithm to detect human face using color and reinforcement learning

A closed-loop algorithm to detect human face using color information and reinforcement learning is presented in this paper. By using a skin-color selector, the regions with color “like“ that of human skin are selected as candidates for human face. In the next stage, the candidates are matched with a face model and given an evaluation of the match degree by the matching module. And if the evaluation of the match result is too low, a reinforcement learning stage will start to search the best parameters of the skin-color selector. It has been tested using many photos of various ethnic groups under various lighting conditions, such as different light source, high light and shadow. And the experiment result proved that this algorithm is robust to the vary-ing lighting conditions and personal conditions.