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基于BiRNN的维吾尔语情感韵律短语注意力模型被引量：7: 1; 作者帕丽旦.木合塔尔买买提阿依甫 +1 位作者杨文忠吾守尔.斯拉木《电子科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第1期88-95,共8页; 当前维吾尔语情感语音合成采用韵律边界预测方法来实现情感语音转换。通过该方法合成出来的语音,虽然可表现出相应的情感,然而其情感表现力不够理想。针对此问题,该文提出一种基于BiRNN的维吾尔语情感韵律短语注意力模型。在情感韵律转... 展开更多; 关键词神经网络词性标注韵律短语情感分析语音合成维吾尔语; 在线阅读下载PDF 职称材料

RNN编码器-解码器在维汉机器翻译中的应用被引量：9: 2; 作者帕丽旦.木合塔尔吾守尔.斯拉木 +1 位作者买买提阿依甫努尔麦麦提.尤鲁瓦斯《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2018年第15期235-240,共6页; 将RNN编码器-解码器作为传统的基于短语的PSMT系统的一部分,在传统统计机器翻译基础上,集成RNN解码器-编码器,兼容PSMT创建了新联合模型(RNN+PSMT)。新的模型不仅在维-汉、汉-英机器翻译的应用中取得了成效,而且能够捕捉到语言的规律,... 展开更多; 关键词统计机器翻译神经网络 RNN编码器-解码器长短时记忆维吾尔语; 在线阅读下载PDF 职称材料

维吾尔语语言合成系统前端文本处理技术研究被引量：1: 3; 作者帕丽旦.木合塔尔吾守尔.斯拉木《计算机应用与软件》 CSCD 北大核心 2012年第5期20-23,共4页; 文本分析、特殊符号处理、韵律短语划分是语音合成系统前端处理模块的核心内容。根据维吾尔语的语言和语音特征,提出一套准确可行的前端文本处理策略,很好地分析与描述了维语语言层的信息,并将之映射到语音层上。研究的完成为进一步实... 展开更多; 关键词语音合成文本分析特殊符号处理韵律短语划分; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于BiLSTM-CNN-CRF模型的维吾尔文命名实体识别被引量：23: 4; 作者买买提阿依甫吾守尔.斯拉木 +1 位作者帕丽旦.木合塔尔杨文忠《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2018年第8期230-236,共7页; 为在缺乏资源和不依赖人工特征的情况下提高维吾尔文命名实体的识别性能,构建基于BiLSTM-CNNCRF的神经网络模型。采用卷积神经网络训练具有维吾尔文单词的后缀、前缀等形态特征的字符向量,利用skipgram模型对大规模语料进行训练,生成具... 展开更多; 关键词递归神经网络卷积神经网络条件随机场维吾尔文命名实体识别; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于BiRNN的维吾尔语情感韵律短语注意力模型被引量：7: 1; 作者帕丽旦.木合塔尔买买提阿依甫杨文忠吾守尔.斯拉木; 机构新疆大学信息科学与工程学院; 出处《电子科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第1期88-95,共8页; 基金国家自然科学基金(61363063 U1603115) 国家"973"重点基础研究计划(2014CB340506); 文摘当前维吾尔语情感语音合成采用韵律边界预测方法来实现情感语音转换。通过该方法合成出来的语音,虽然可表现出相应的情感,然而其情感表现力不够理想。针对此问题,该文提出一种基于BiRNN的维吾尔语情感韵律短语注意力模型。在情感韵律转换前使用该模型进行情感分类,并将其分类结果作为韵律边界预测的输入,改进了情感韵律转换方法。使用改进的词性特征向量和韵律短语向量作为词向量的补充,从而有效提升维吾尔文文本情感分类的准确率。实验结果表明,该模型由两个单词构成的韵律短语作为特征时,准确率在维吾尔五分类情感数据集上达到了很好的分类效果。; 关键词神经网络词性标注韵律短语情感分析语音合成维吾尔语; Keywords neural network part of speech tagging prosodic phrase sentiment analysis speech synthesis Uyghur; 分类号 TP391.1 [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RNN编码器-解码器在维汉机器翻译中的应用被引量：9: 2; 作者帕丽旦.木合塔尔吾守尔.斯拉木买买提阿依甫努尔麦麦提.尤鲁瓦斯; 机构新疆大学信息科学与工程学院; 出处《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2018年第15期235-240,共6页; 基金国家重点基础研究发展规划(973)(No.2014CB340506) 国家自然科学基金(No.U1603262); 文摘将RNN编码器-解码器作为传统的基于短语的PSMT系统的一部分,在传统统计机器翻译基础上,集成RNN解码器-编码器,兼容PSMT创建了新联合模型(RNN+PSMT)。新的模型不仅在维-汉、汉-英机器翻译的应用中取得了成效,而且能够捕捉到语言的规律,使得机器翻译中的一个重要评价指标的BLEU值得到了显著提高。实验结果表明,系统的整体性能超过了传统统计机器翻译。; 关键词统计机器翻译神经网络 RNN编码器-解码器长短时记忆维吾尔语; Keywords statistical machine translation neural network RNN encoder-decoder long short-term memory Uyghur; 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

题名维吾尔语语言合成系统前端文本处理技术研究被引量：1: 3; 作者帕丽旦.木合塔尔吾守尔.斯拉木; 机构新疆大学信息科学与工程学院; 出处《计算机应用与软件》 CSCD 北大核心 2012年第5期20-23,共4页; 基金国家自然科学基金项目(60762006 60863008) 自治区科技支疆项目(201091106); 文摘文本分析、特殊符号处理、韵律短语划分是语音合成系统前端处理模块的核心内容。根据维吾尔语的语言和语音特征,提出一套准确可行的前端文本处理策略,很好地分析与描述了维语语言层的信息,并将之映射到语音层上。研究的完成为进一步实现维吾尔语语音合成系统打下坚实的基础。; 关键词语音合成文本分析特殊符号处理韵律短语划分; Keywords Speech synthesis Text analysing Special symbol processing Rhythm phrases division; 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

题名基于BiLSTM-CNN-CRF模型的维吾尔文命名实体识别被引量：23: 4; 作者买买提阿依甫吾守尔.斯拉木帕丽旦.木合塔尔杨文忠; 机构新疆大学信息科学与工程学院; 出处《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2018年第8期230-236,共7页; 基金国家重点基础研究计划项目(2014CB340506) 国家自然科学基金(61363063) 新疆大学多语种重点实验室开放课题(XJDX0905-2013-01); 文摘为在缺乏资源和不依赖人工特征的情况下提高维吾尔文命名实体的识别性能,构建基于BiLSTM-CNNCRF的神经网络模型。采用卷积神经网络训练具有维吾尔文单词的后缀、前缀等形态特征的字符向量,利用skipgram模型对大规模语料进行训练,生成具有语义信息的低维度稠密实数词向量。在此基础上,将字符向量、词性向量和词向量拼接的向量作为输入,构建适合维吾尔文命名实体识别的BiLSTM-CRF深层神经网络。实验结果表明,该模型能够解决命名实体的自动识别问题,具有较强的鲁棒性,F1值达到91.89%。; 关键词递归神经网络卷积神经网络条件随机场维吾尔文命名实体识别; Keywords recurrent neural network Convolutional Neural Network （CNN） Condition Random Field （CRF） Uyghur Named Entity Recognition （NER）; 分类号 TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]; 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BiRNN的维吾尔语情感韵律短语注意力模型	帕丽旦.木合塔尔买买提阿依甫杨文忠吾守尔.斯拉木	《电子科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心	2019	7	在线阅读下载PDF 职称材料
2	RNN编码器-解码器在维汉机器翻译中的应用	帕丽旦.木合塔尔吾守尔.斯拉木买买提阿依甫努尔麦麦提.尤鲁瓦斯	《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心	2018	9	在线阅读下载PDF 职称材料
3	维吾尔语语言合成系统前端文本处理技术研究	帕丽旦.木合塔尔吾守尔.斯拉木	《计算机应用与软件》 CSCD 北大核心	2012	1	在线阅读下载PDF 职称材料
4	基于BiLSTM-CNN-CRF模型的维吾尔文命名实体识别	买买提阿依甫吾守尔.斯拉木帕丽旦.木合塔尔杨文忠	《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心	2018	23	在线阅读下载PDF 职称材料