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內(nèi)容簡(jiǎn)介

　　近年來(lái)，語(yǔ)言變體研究受到了計(jì)算語(yǔ)言學(xué)界的廣泛關(guān)注?！墩Z(yǔ)言變體語(yǔ)料庫(kù)構(gòu)建及計(jì)算模型》從人工智能技術(shù)和語(yǔ)言變體相結(jié)合的視角，結(jié)合自然語(yǔ)言處理、機(jī)器學(xué)習(xí)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、語(yǔ)音識(shí)別、語(yǔ)料庫(kù)語(yǔ)言學(xué)等相關(guān)技術(shù)，以作者的一系列研究成果為內(nèi)容主線(xiàn)，系統(tǒng)介紹語(yǔ)言變體（相似語(yǔ)言）研究的語(yǔ)料庫(kù)構(gòu)建及計(jì)算模型?！墩Z(yǔ)言變體語(yǔ)料庫(kù)構(gòu)建及計(jì)算模型》共9章，探索了相似語(yǔ)言及變體語(yǔ)料庫(kù)的構(gòu)建規(guī)范、多模態(tài)（語(yǔ)音和文本）語(yǔ)料庫(kù)的標(biāo)注、語(yǔ)言變體文字和語(yǔ)音處理的計(jì)算模型。《語(yǔ)言變體語(yǔ)料庫(kù)構(gòu)建及計(jì)算模型》對(duì)相似語(yǔ)言及語(yǔ)言變體中的關(guān)鍵技術(shù)進(jìn)行較為深入的研究，提出相關(guān)問(wèn)題的一些解決方法，并設(shè)計(jì)相應(yīng)的算法和實(shí)驗(yàn)。實(shí)驗(yàn)表明，《語(yǔ)言變體語(yǔ)料庫(kù)構(gòu)建及計(jì)算模型》提出的這些方法有助于提高相似語(yǔ)言的分析性能，同時(shí)減少對(duì)大規(guī)模語(yǔ)料庫(kù)的依賴(lài)性，為今后的相似語(yǔ)言變體分析研究奠定了重要基礎(chǔ)，為同類(lèi)研究提供了參考。

作者簡(jiǎn)介

暫缺《語(yǔ)言變體語(yǔ)料庫(kù)構(gòu)建及計(jì)算模型》作者簡(jiǎn)介

圖書(shū)目錄

目錄
第1章相似語(yǔ)言及變體研究概述 1
1.1 相似語(yǔ)言及變體相關(guān)概念 1
1.2 相似語(yǔ)言及變體研究綜述 2
1.2.1 語(yǔ)料庫(kù)資源建設(shè) 2
1.2.2 計(jì)算模型 4
1.2.3 評(píng)測(cè)指標(biāo) 6
1.3 本章小結(jié) 7
參考文獻(xiàn) 7
第2章相關(guān)技術(shù) 10
2.1 傳統(tǒng)技術(shù) 10
2.1.1 支持向量機(jī) 10
2.1.2 統(tǒng)計(jì)語(yǔ)言模型 12
2.1.3 互信息 12
2.1.4 相似度計(jì)算 13
2.1.5 隱馬爾可夫模型 15
2.2 最新深度學(xué)習(xí)技術(shù) 16
2.2.1 詞向量 16
2.2.2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)語(yǔ)言模型 17
2.2.3 word2vec模型 18
2.2.4 多層感知機(jī) 19
2.2.5 循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 20
2.2.6 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 21
2.3 本章小結(jié) 22
參考文獻(xiàn) 22
第3章海峽兩岸及香港地區(qū)三元組和詞對(duì)齊語(yǔ)料庫(kù)構(gòu)建 24
3.1 語(yǔ)言變體 24
3.2 詞對(duì)齊定義 27
3.3 三元組和詞對(duì)齊語(yǔ)料庫(kù) 28
3.3.1 處理框架 28
3.3.2 標(biāo)注規(guī)范 29
3.3.3 三元組語(yǔ)料 30
3.3.4 詞對(duì)齊語(yǔ)料 32
3.4 本章小結(jié) 34
參考文獻(xiàn) 35
第4章海峽兩岸及香港地區(qū)詞對(duì)齊抽取計(jì)算模型 37
4.1 相關(guān)工作 37
4.2 基于word2vec的兩階段詞對(duì)齊抽取模型 38
4.2.1 階段1模型 38
4.2.2 階段2模型 40
4.3 基于詞映射規(guī)則的詞對(duì)齊抽取模型 40
4.3.1 詞對(duì)齊算法 41
4.3.2 詞映射規(guī)則后處理 41
4.4 實(shí)驗(yàn)設(shè)置及結(jié)果分析 43
4.4.1 實(shí)驗(yàn)設(shè)置 43
4.4.2 評(píng)測(cè)指標(biāo) 43
4.4.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析 43
4.5 本章小結(jié) 49
參考文獻(xiàn) 50
第5章句子級(jí)中國(guó)、新加坡、馬來(lái)西亞語(yǔ)言類(lèi)型識(shí)別計(jì)算模型 52
5.1 相關(guān)工作 52
5.2 語(yǔ)言類(lèi)型識(shí)別模型 53
5.2.1 特征抽取 53
5.2.2 分類(lèi)器構(gòu)建 56
5.3 實(shí)驗(yàn)設(shè)置及結(jié)果分析 57
5.3.1 實(shí)驗(yàn)設(shè)置 57
5.3.2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析 58
5.4 本章小結(jié) 61
參考文獻(xiàn) 61
第6章多模態(tài)贛方言篇章平行語(yǔ)料庫(kù)構(gòu)建 63
6.1 贛方言概述 63
6.2 多模態(tài)贛方言篇章平行語(yǔ)料庫(kù)構(gòu)建 65
6.2.1 標(biāo)注規(guī)范 66
6.2.2 標(biāo)注過(guò)程 67
6.2.3 篇章級(jí)贛方言平行語(yǔ)料庫(kù)標(biāo)注實(shí)例 67
6.2.4 語(yǔ)料統(tǒng)計(jì)及標(biāo)注質(zhì)量 68
6.3 本章小結(jié) 69
參考文獻(xiàn) 69
第7章句子級(jí)贛方言語(yǔ)言類(lèi)型文本識(shí)別計(jì)算模型 71
7.1 基于特征抽取的贛方言識(shí)別模型 71
7.1.1 特征抽取 71
7.1.2 分類(lèi)器構(gòu)建 71
7.2 基于深度學(xué)習(xí)的贛方言識(shí)別模型 71
7.3 實(shí)驗(yàn)設(shè)置及結(jié)果分析 72
7.3.1 實(shí)驗(yàn)設(shè)置 72
7.3.2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析 73
7.4 本章小結(jié) 78
參考文獻(xiàn) 78
第8章贛方言語(yǔ)音識(shí)別計(jì)算模型 80
8.1 語(yǔ)音識(shí)別簡(jiǎn)介 80
8.1.1 語(yǔ)音識(shí)別框架 80
8.1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀 83
8.2 基Kaldi的贛方言語(yǔ)音識(shí)別 86
8.2.1 Kaldi簡(jiǎn)介 86
8.2.2 贛方言語(yǔ)音識(shí)別模型 86
8.3 實(shí)驗(yàn)設(shè)置及結(jié)果分析 88
8.3.1 實(shí)驗(yàn)設(shè)置 88
8.3.2 評(píng)測(cè)指標(biāo) 89
8.3.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析 89
8.4 本章小結(jié) 90
參考文獻(xiàn) 90
第9章聽(tīng)音識(shí)人——端到端贛方言點(diǎn)識(shí)別計(jì)算模型及平臺(tái) 92
9.1 基于語(yǔ)音識(shí)別的贛方言點(diǎn)識(shí)別基準(zhǔn)模型 92
9.1.1 模型框架 92
9.1.2 基準(zhǔn)模型實(shí)驗(yàn)設(shè)置 93
9.1.3 基準(zhǔn)模型實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析 94
9.2 語(yǔ)音驅(qū)動(dòng)的贛方言識(shí)別模型 95
9.2.1 基于語(yǔ)音特征的模型框架 95
9.2.2 混合模型 96
9.3 實(shí)驗(yàn)設(shè)置及結(jié)果分析 96
9.3.1 實(shí)驗(yàn)設(shè)置 96
9.3.2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析 96
9.4 聽(tīng)音識(shí)人——贛方言智能處理平臺(tái) 100
9.4.1 PC型界面 100
9.4.2 移動(dòng)型界面 102
9.5 本章小結(jié) 102
附錄計(jì)算機(jī)自動(dòng)抽取的海峽兩岸及香港地區(qū)三元組 105