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441.
使用期待提高对话系统的语音识别率   总被引:1,自引:0,他引:1  
在回顾了各种语言模型的基础上,针对如何更有效地构建口语对话系统中语音识别器的语言模型展开讨论,研究并实现了使用系统期待来建立语言模型的方法.在口语对话系统中,根据系统提出的问题或者系统给用户的提示,对话管理器产生对用户响应的期待,也称作系统期待.由于系统期待是建立在对话系统当前状态的基础上,所以可根据系统当前状态构建系统期待,从而建立更加优化的语言模型,并使用此语言模型来提高语音识别的识别率.  相似文献   
442.
利用知识图谱技术整合历史文化资源,对历史文化的传承和保护具有现实意义.针对现存历史文化领域问答系统构建中存在用户问句识别精准度不高、深层语义匹配不准确的问题,提出了一种知识嵌入的语言表示模型(K-ERNIE-LSTM).该模型先通过构建历史文化领域知识图谱,将其中三元组作为领域知识注入到句子中;而后利用ERNIE预训练模型获取文本的语义信息,再用LSTM提取文本特征;最后使用softmax函数获得最终的标签分类结果.实验结果表明,该模型在文化领域数据集上具有80.20%的准确率、82.68%的召回率和81.42%的F1得分,性能较其他方法得到明显提升.  相似文献   
443.
C语言教学中学生兴趣的培养   总被引:8,自引:0,他引:8  
C语言是计算机专业的一门基础编程语言,也是一门核心课程.但多年来的教学实践表明,学生对这门课程的兴趣并不很大.如何在教学中培养学生的学习兴趣,变被动教为主动学,对提高教学质量至关重要!本文针对这一问题提出了一些C语言教学的改革措施,以提高学生的学习兴趣.  相似文献   
444.
非语言符号在信息传播中的特点与功能   总被引:2,自引:0,他引:2  
非语言符号作为对语言符号不足的补充,起到了有效的辅助传达交际信息的作用.它的主要特点为普遍性、形象性、隐含性和多维性.主要阐述非语言符号的主要特点及其在英语教学中的功能,目的在于提高英语教学工作者对非语言符号的重视,从而进一步改进语言教学工作.  相似文献   
445.
草原犬鼠在与食肉动物的较量中逐渐进化出了许多自卫本领,比如"吠叫报警"。草原犬鼠是一种社会性动物,而且天敌众多,郊狼、狐狸、獾、金雕、红尾鹰、鹞、雪貂、家狗、家猫和蛇都常以它们为食,因此,"语言"对于草原犬鼠非常重要。  相似文献   
446.
一种基于不同粒度语言判断矩阵的群决策方法   总被引:4,自引:0,他引:4  
针对基于不同粒度语言判断矩阵的群决策问题,提出了一种新的群决策分析方法.对有序语言短语集中的语言短语进行“量化”,通过变量转换关系将语言判断矩阵转换为互补判断矩阵,并进行了判断信息转换的一致性分析;采用OWA算子将每个决策者给出语言判断矩阵所对应的互补判断矩阵集结为群的偏好矩阵,并通过计算每个方案的优势度来确定最优方案;最后给出一个算例说明了所提出的方法的有效性与实用性.  相似文献   
447.
孔锐  谢玮  雷泰 《系统仿真学报》2020,32(4):601-611
自动识别和描述图像的内容是人工智能中一个重要的研究方向,它涉及计算机视觉和自然语言处理技术。针对这一难题,提出了一种由深层神经网络模型生成自然语言句子来描述图像内容的方法。该方法提出的模型由卷积神经网络(Convolution Neural Network,CNN)和循环神经网络(Recurrent Neural Network,RNN)组成,其中,CNN用来提取输入图像的特征生成固定长度的特征向量,该特征向量初始化RNN来生成句子。在MSCOCO图像描述数据集上的实验结果表明了该模型所生成句子的语法准确性和语义准确性,且优于先前的基线模型。  相似文献   
448.
汉语阅读对英语阅读影响的研究   总被引:1,自引:0,他引:1  
根据语言临界值假设以及语言相互依存假设设计了一项实证研究,数据分析表明,英语语言水平制约着汉语阅读能力的迁移,如果英语语言水平达到一定的临界值,汉语阅读能力向英语阅读迁移;在英语语言临界值中,英语词汇起着重要作用;推理和归纳等高层次的阅读技能受汉语阅读能力的影响最明显;而汉语阅读能力和技巧的不足也影响着正迁移过程,影响英语阅读能力的迅速提高。  相似文献   
449.
有限元软件ANSYS 在模型的网格划分方面功能非常强大.通过举例说明了如何用ANSYS 参数设计语言生成网格,并提供了相应的宏命令文件.随后,用Fortran 语言编写了将CDB 文本文件中的网格信息转换成自编程序可以识别的网格数据的Fortran 源程序.该程序适用于由SHELL93 单元所生成的网格.  相似文献   
450.
例举了振动课程中的一个典型的实例,用Matlab语言编制了计算机程序,并进行了仿真.文中给出了程序执行过程及动画演示.  相似文献   
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