检索结果-维普期刊中文期刊服务平台

基于多卷积核DPCNN的维吾尔语文本分类联合模型被引量：8: 1; 作者加米拉·吾守尔吴迪 +3 位作者王路路古丽尼格尔·阿不都外力买合木提·买买提吐尔根·依布拉音《中文信息学报》 CSCD 北大核心 2021年第7期63-71,共9页; 由于维吾尔语形态丰富且资源匮乏,因此直接使用现有的深度学习模型并不能很好地完成文本分类任务。基于此,该文提出了MDPLC文本分类模型,即首先将预先训练的词向量和经Bi-LSTM处理得到的语义信息进行融合,进而得到全句语义依赖,然后通... 展开更多; 关键词维吾尔语文本分类多卷积核DPCNN Bi-LSTM+CNN; 在线阅读下载PDF 职称材料

字符序列标注的维吾尔语词干提取方法被引量：5: 2; 作者古丽尼格尔·阿不都外力买合木提·买买提 +3 位作者吐尔根·依布拉音早克热·卡德尔西热艾力·海如拉王路路《现代电子技术》北大核心 2020年第12期151-154,160,共5页; 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... 展开更多; 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; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于Bi-LSTM-CRF模型的维吾尔语词干提取的研究被引量：6: 3; 作者古丽尼格尔·阿不都外力吐尔根·依布拉音 +1 位作者卡哈尔江·阿比的热西提王路路《中文信息学报》 CSCD 北大核心 2019年第8期60-66,共7页; 词干提取是维吾尔语自然语言处理中的基础性研究,其提取质量直接影响其他任务的性能。但目前维吾尔语词干提取研究存在过度切分、不切分和歧义切分等问题,这些问题导致词干提取质量不高,对后续任务的性能影响较大。因此该文提出了基于Bi... 展开更多; 关键词维吾尔语词干提取 Bi-LSTM-CRF; 在线阅读下载PDF 职称材料

维汉人名翻译中不雅字或OOV的前处理研究被引量：3: 4; 作者阿里木·赛买提沙丽瓦尔·阿里木 +4 位作者吐尔根·依不拉音段雪明古丽尼格尔·阿不都外力麦合甫热提吾守尔·斯拉木《东北师大学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2022年第2期76-80,共5页; 针对维汉人名数据集稀少且难以获取等问题,提出了从常规维汉句对数据中通过Fast align对齐方法结合NER方法抽取维汉人名数据的方法.针对维吾尔人名翻译后易出现集外词(OOV)问题或不雅字、不恰当译文表示的问题,通过对维汉人名数据中汉... 展开更多; 关键词机器翻译 OOV 维汉人名 Fast align 字符级端到端的神经网络; 在线阅读下载PDF 职称材料

乌兹别克语词干提取算法的比较研究被引量：2: 5; 作者吾买尔江·买买提明古丽尼格尔·阿不都外力 +2 位作者买合木提·买买提卡哈尔江·阿比的热西提吐尔根·依布拉音《中文信息学报》 CSCD 北大核心 2020年第1期45-50,共6页; 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... 展开更多; 关键词乌兹别克语词干提取序列标注; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于多卷积核DPCNN的维吾尔语文本分类联合模型被引量：8: 1; 作者加米拉·吾守尔吴迪王路路古丽尼格尔·阿不都外力买合木提·买买提吐尔根·依布拉音; 机构新疆大学信息科学与工程学院新疆大学软件学院新疆多语种信息技术实验室; 出处《中文信息学报》 CSCD 北大核心 2021年第7期63-71,共9页; 基金国家重点研发计划子课题(2017YFB1002103) 国家自然科学基金(61762084)。; 文摘由于维吾尔语形态丰富且资源匮乏,因此直接使用现有的深度学习模型并不能很好地完成文本分类任务。基于此,该文提出了MDPLC文本分类模型,即首先将预先训练的词向量和经Bi-LSTM处理得到的语义信息进行融合,进而得到全句语义依赖,然后通过组合池化的CNN进一步加强局部语义学习,同时以双通道的方式使用多卷积核DPCNN捕获文本语义信息,最后融合两种模型提取到的信息完成文本分类任务。为验证该模型的有效性,该文分别采用中文、英文和维吾尔文短、长文本数据集进行实验,实验结果表明,该模型在多个分类任务中取得的性能都高于现有主流深度学习模型,验证了该模型在不同语种、语义表达稀疏和语义丰富各种情况下的鲁棒性。; 关键词维吾尔语文本分类多卷积核DPCNN Bi-LSTM+CNN; Keywords Uyghur text classification multi-convolution kernel DPCNN Bi-LSTM+CNN; 分类号 TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名字符序列标注的维吾尔语词干提取方法被引量：5: 2; 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; 机构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; 出处《现代电子技术》北大核心 2020年第12期151-154,160,共5页; 基金新疆多语种信息技术实验室开放课题(2016D03023) 国家自然科学基金资助项目(61762084) +1 种基金国家语委科研项目(ZDI135⁃54)。; 文摘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; Keywords stemming sequence labeling conditional random field feature extraction model training prediction results; 分类号 TN912.34-34 [电子电信—通信与信息系统] TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于Bi-LSTM-CRF模型的维吾尔语词干提取的研究被引量：6: 3; 作者古丽尼格尔·阿不都外力吐尔根·依布拉音卡哈尔江·阿比的热西提王路路; 机构新疆大学信息科学与工程学院新疆大学新疆多语种信息技术实验室; 出处《中文信息学报》 CSCD 北大核心 2019年第8期60-66,共7页; 基金国家自然科学基金(61762084,61662077,61462083) 国家语委科研项目(ZDI 135-54) 国家重点研发计划(2017YFB1002103); 文摘词干提取是维吾尔语自然语言处理中的基础性研究,其提取质量直接影响其他任务的性能。但目前维吾尔语词干提取研究存在过度切分、不切分和歧义切分等问题,这些问题导致词干提取质量不高,对后续任务的性能影响较大。因此该文提出了基于Bi-LSTM-CRF的维吾尔语词干提取模型,将字符作为最小切分单位,选取维吾尔语字符特征、音类特征以及语音特征为候选特征,结合模型进行实验。实验表明,该文提出的Bi-LSTM-CRF模型在维吾尔语词干提取任务上,F1值达到了88%,在融入手工提取的候选特征之后,F1值提高了1.8个点,有效提高了词干提取的准确性,缓解了上述问题带来的影响。; 关键词维吾尔语词干提取 Bi-LSTM-CRF; Keywords Uyghur language stemming Bi-LSTM-CRF; 分类号 TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名维汉人名翻译中不雅字或OOV的前处理研究被引量：3: 4; 作者阿里木·赛买提沙丽瓦尔·阿里木吐尔根·依不拉音段雪明古丽尼格尔·阿不都外力麦合甫热提吾守尔·斯拉木; 机构新疆大学信息科学与工程学院多语种信息技术实验中心新疆开放大学新疆科大讯飞信息科技有限责任公司; 出处《东北师大学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2022年第2期76-80,共5页; 基金新疆维吾尔自治区重点实验室开放基金资助项目(2016D03023,2018D04019) 国家自然科学基金资助项目(61662077,61762084) 国家语言文字工作委员会科研项目(ZDI135-54)。; 文摘针对维汉人名数据集稀少且难以获取等问题,提出了从常规维汉句对数据中通过Fast align对齐方法结合NER方法抽取维汉人名数据的方法.针对维吾尔人名翻译后易出现集外词(OOV)问题或不雅字、不恰当译文表示的问题,通过对维汉人名数据中汉语部分训练1—4阶N-Gram语言模型,根据语言模型对该数据进行打分后筛选出best-2结果,并结合了维汉字符级端到端的神经网络人名翻译模型.通过实验可发现,结合本文提出的前处理方法后的维汉人名翻译模型效果是BLEU提升了0.95分,并且不雅字或不恰当表示问题也得到了明显的改善.; 关键词机器翻译 OOV 维汉人名 Fast align 字符级端到端的神经网络; Keywords machine translation OOV Uyghur-Chinese names Fast align character level end to end neural network; 分类号 TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名乌兹别克语词干提取算法的比较研究被引量：2: 5; 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; 机构新疆大学信息科学与工程学院新疆大学新疆多语种信息技术重点实验室; 出处《中文信息学报》 CSCD 北大核心 2020年第1期45-50,共6页; 基金国家语委科研项目(ZDI135-54) 国家自然科学基金(61762084,61662077,61462083) 新疆维吾尔自治区重点实验室开放课题(2018D04019)。; 文摘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; Keywords Uzbek language stemming sequence labeling; 分类号 TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

	题名	作者	出处	发文年	被引量	操作
1	基于多卷积核DPCNN的维吾尔语文本分类联合模型	加米拉·吾守尔吴迪王路路古丽尼格尔·阿不都外力买合木提·买买提吐尔根·依布拉音	《中文信息学报》 CSCD 北大核心	2021	8	在线阅读下载PDF 职称材料
2	字符序列标注的维吾尔语词干提取方法	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	《现代电子技术》北大核心	2020	5	在线阅读下载PDF 职称材料
3	基于Bi-LSTM-CRF模型的维吾尔语词干提取的研究	古丽尼格尔·阿不都外力吐尔根·依布拉音卡哈尔江·阿比的热西提王路路	《中文信息学报》 CSCD 北大核心	2019	6	在线阅读下载PDF 职称材料
4	维汉人名翻译中不雅字或OOV的前处理研究	阿里木·赛买提沙丽瓦尔·阿里木吐尔根·依不拉音段雪明古丽尼格尔·阿不都外力麦合甫热提吾守尔·斯拉木	《东北师大学报（自然科学版）》 CAS 北大核心	2022	3	在线阅读下载PDF 职称材料
5	乌兹别克语词干提取算法的比较研究	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	《中文信息学报》 CSCD 北大核心	2020	2	在线阅读下载PDF 职称材料