西藏大学信息类新生适应性现状调查研究

为了了解信息类新生中存在的问题，使新生能够更好、更快地适应大学生活，文章对西藏大学信息类2015级、2016新生的学习适应、生活适应和情绪适应三个方面进行了问卷调查，并对结果进行了分析和提出了相应的措施。

C语言程序设计中for语句的教学流程设计——以西藏大学为例

文章以C语言程序中的循环控制结构语句的教学流程为例,根据布卢姆的认知教育目标的层次定义,在学生基础较差的前提下,提出了C语言中for循环结构的分层认知教学目标。教学设计过程中以动机激励模型为理念,根据加涅的教学设计原理设计了for循环语句的课堂教学流程。

基于像素邻域点信息的藏文图像细化算法研究

细化是图像处理和模式识别系统中的一个重要过程,在图像分析和图像识别中应用广泛。只有把多像素的线条细化为单像素线条轮廓才能准确地进行字符的切分和文字的特征提取,对后续字符的分析和识别起着关键的作用。根据藏文字符的结构和书写特征,首先对藏文数字图像利用局部自适应方法进行二值化处理,再采用基于基线的滤波处理噪声方法进行去噪处理,以尽量简单直观地还原字符最原始的真实信息。在细化过程中,通过对某个像素点的八个邻域点的连接情况,在对照矩阵中查找对应矩阵项的值判断该点是否能删除,对藏文字符各点逐一进行判断和细化处理,最终得到文字的骨架。该算法在藏文字符数字图像细化实验中效果良好,正确率高,实用性强。

西藏大学生视角下对西藏网络舆论监测的认识

为了探究西藏大学生对西藏网络舆论监测的认识,文中首先建立了西藏网络舆论模糊综合评判因素,其次建立了模糊综合评判集,然后又建立了西藏网络舆论监测综合评判的评价矩阵,再根据在西藏大学随机发放60份调查问卷的统计结果确定评价权重,最终得出了西藏网络舆论监测是"需要"的这一结果。结果表明,西藏大学生大部分对西藏网络舆论监测是有一定的认识,但是,仍有部分大学生对西藏网络舆论的重要性认识不够。

藏文信息处理研究进展

藏文有着悠久的历史,是藏族人民交流思想的工具。1997年,藏文编码字符集国际、国家标准的制定作为藏文信息处理的开始,至今正好20年。这20年中藏文信息处理起步、发展,取得了较好的成绩。本文简要回顾了藏文信息处理中字、词、句、段、篇的特点、处理方法及取得的典型成果,也回顾了藏语资源建设和应用研究取得的成果,并对藏文信息处理未来的发展方向进行展望。希望能为迈入藏文信息处理的初学者展示一个藏文信息处理发展的脉络,提供一个参考。

基于Qt的安卓软件界面藏文本地化技术的研究与实现

该软件采用Qt进行开发,可以跨平台编译发布,并采用SQLite数据库存储翻译资源,对界面语言进行提取后,系统会自动对源APK的界面语言进行分析,与数据库中100%匹配的词语或者句子可作自动替换,据统计发现,可以节省30%以上的人力。此外,Qt的信号与槽机制使软件具有类型安全、线程安全、松耦合等优势。本文以校园网认证客户端软件Dr COMWS为例进行藏文本地化的说明和讲解。

大学生开放与创新实验室效能评估机制研究

大学生开放与创新实验室作为重要的科学技术研究基地和人才培养基地,在科教兴国战略中具有十分重要的地位。作为实验室工作价值的判断标准和科学管理实验室的准则,实验室效能评估机制对促进实验室进步具有十分重要的意义。基于大学生开放与创新实验室的发展现状,以国家重点实验室评估机制为基础,对一系列评估体系进行了探索和研究,采用PDCA循环法,建立了一套实验室内部评估体系,实现实验室内部成员和外部整体的平行评估,从而推动实验室取得突破性进展,使实验室发展焕发勃勃生机。

深度学习算法在藏文情感分析中的应用研究

针对以往进行藏文情感分析时算法忽略藏文语句结构、词序等重要信息而导致结果准确率较低的问题,将深度学习领域内的递归自编码算法引入藏文情感分析中,以更深层次提取语义情感信息。将藏文分词后,用词向量表示词语,则藏文语句变为由词向量组成的矩阵;利用无监督递归自编码算法对该矩阵向量化,此时获得的最佳藏文语句向量编码融合了语义、语序等重要信息;利用藏文语句向量和其对应的情感标签,有监督地训练输出层分类器以预测藏文语句的情感倾向。在实例验证部分,探讨了不同向量维度、重构误差系数及语料库大小对算法准确度的影响,并分析了语料库大小和模型训练时间之间的关系,指出若要快速完成模型的训练,可适当减小数据集语句条数。实例验证表明,在最佳参数组合下,所提算法准确度比传统机器学习算法中性能较好的语义空间模型高约8.6%。

语义词库关联的藏文Web语义检索系统研究与实现

文章依据所抓取的大量藏文网页URL,对相关的藏文信息网页进行除噪去重处理,得到较为完善的藏文信息库。对用户要查询的藏文信息进行预处理和藏文语义标注,通过基于本体的词汇相关性算法,扩展藏文的查询词汇,建立一对多的藏语词汇联系,从而实现藏文查询中的相关性检索,得到更加符合用户需求的语义关联网页信息。

ZigBee和线阵CCD技术在西藏智能温室中的应用

利用西藏地区太阳能丰富的优势,采用太阳能资源为主要供能方式,为智能温室系统构建基于Zig Bee协议的无线传感网络和nRF2401无线传感器的双层无线通信网络,以减少西藏地区有线布线成本和解决温室群控制问题。同时,在传统智能温室中结合线阵CCD技术,为智能温室系统提供实时、直观的作物生长状况数据,有效提高对温室内环境因素的监控效率及温室智能自动化控制程度,以满足现代化高效节约型农业的发展形势需求,以及西藏地区特定的地理环境对于农业自动化的需求。

基于DIV标签分段的藏文网页正文提取研究

文章针对藏文电子文献资源匮乏、文本资源不规整、收集困难等问题,提出了基于DIV标签分段的藏文网页正文提取算法,该算法将原始网页信息分割为页面信息中与DIV元素等量的信息段,再对段中标签等非正文信息进行删除,最终形成该页正文。实验表明,正文提取结果准确、通用性强,适用于互联网上不同模型的藏文网页。

基于统计的藏文音节字校对系统开发研究

音节字是构成藏文文本的基本单位,也是整个现代藏文自动校对的基础。音节字校对的结果直接影响词校对的正确率,从而对词、格助词、句法和语义校对等产生重要影响。文章以语料库统计得到的藏文音节字字表、二元同现表和纠错建议表等作为语言知识库,以藏文音节字的错误类型为依据,设计了字表匹配和查找同现概率为侦错方法、用纠错建议表进行纠错的音节字校对系统。

藏文文本分词赋码一体化研究

在藏文文本理解中虚词发挥着重要的句法、语义桥接作用,其规则的有效性在藏文分词处理中扮演着特殊的角色。由于虚词本身及其角色的丰富性,在一定意义上可以说藏文分词处理是虚词识别的过程。因此,虚词识别的正确与否直接影响着藏文文本分词处理的效果。文章依据藏语自身的语法规律和虚词功能的特殊性,首先构建了虚词知识库、虚词兼类库,以及其作为藏文连续文本中识别虚词的依据;其次,研制了标有词汇属性的分词词表和一定规模的训练语料库资源,以基于条件随机域(CRF)的方法进行词性标注,并结合虚词和词性赋码的资源制作了藏文自动分词赋码一体化处理的模型。

互联网藏文信息舆情分析系统设计

信息传播技术的快速发展推动了藏文信息的迅速传播,舆情分析越来越受到人们的关注。介绍了研究互联网藏文信息舆情分析的必要性、重点及难点,详细介绍了藏文舆情分析的关键技术,最后,说明了藏文舆情分析系统的设计和实现框架。

西藏农牧区中小学现代远程教育藏汉双语教学资源共享模式研究

优质教学资源是新课程改革以来学校教育资源建设的核心部分,利用良好的网络环境推进西藏农牧区中小学现代远程教育双语教学资源共享,对进一步提高教学质量具有重大的意义。但调研表明,西藏农牧区学校普遍存在着缺少优质双语教学资源、学校信息资源建设中技术不统一、不规范,教师也缺乏一定的现代教育技术手段等现象。因此,结合农牧区学校实际,有必要在农牧区学校进一步推进教育信息化建设,开发建设原创性教学资源、对引进的优质资源进行二次开发、建立校际间开放分享课堂等方式推动新型教育资源建设,开创网络环境下西藏农牧区现代远程教育教学资源共享新模式。

藏文的信息熵与输入法键盘设计

在研究和分析藏文拼写文法的基础上,对计算机藏文快速输入法键盘键位布局进行形式化描述,推导计算机藏文键盘键位布局规则及方法。综合考虑藏文字符的字频统计结果、计算机藏文键盘键位布局规则、德沃拉克键盘键位击键方便指数以及为了便于记忆加以考虑的藏文字母与英文字母发音上的近似性,设计一种能够实现藏文无重码快速输入的键盘键位布局。最后,计算输入一个藏文字的平均击键数,验证所设计的键盘键位布局比现有的输入法键盘键位布局更具科学性。

敦煌文献中藏文字形及书写特点的研究

藏文字符是藏语的书面表现形式,藏文字形又是藏文字符的书写形式。现代藏文文法把藏文字形分成乌金体和乌梅体两大类别。不同时代的藏文书写方式承载着那一时代的藏文书写特点及文法规范等一系列信息。研究不同时代藏文的书写特点不仅可以了解当时的藏文书写形式,也有利于探究藏文书写、文法等的演变。文章以《法国国家图书馆藏敦煌藏文文献》影印版中的藏文字形为研究对象,仔细研究了敦煌藏文字形的书写特点、笔画特点、结构特点等;再把敦煌藏文字与现代藏文字的书写、文法进行比较,指出了敦煌藏文文献中字符的书写、文法等与现代藏文字符的书写、文法等的高度一致性,说明了一千年前在书写敦煌藏文字符时,藏文已经很成熟、很发达;敦煌藏文字符和文法与现代藏文也存在细微差别,从中能找到藏文在发展、使用过程中不断统一、规范的痕迹。

面向藏文基本集编码的单模式匹配算法研究

BM算法是最经典的单模式匹配算法之一,但该算法并没有考虑藏文文字特征,故使滑动距离受限。在藏文中该匹配算法有进一步改进的空间,文章提出一种改进的针对藏文编码的BMT(BoyerMooreTibet)模式匹配算法。BMT针对藏文unicode编码以及藏文音节特征,修改并优化了算法匹配过程,在执行精确匹配时消除了冗余匹配,增大了单次精确匹配后的滑动距离。该算法性能优异,算法能够获得较少的比较次数以及增大跳跃距离。

藏文搜索引擎中的分词算法研究

随着藏文信息技术的不断普及和发展,搜索引擎技术成为藏文信息处理一项新的研究课题。对搜集到的藏文网页文本或用户查询关键词进行理解、提取和组织等处理是搜索引擎的一项基础性工作,其中藏文分词的准确与否,直接影响到搜索引擎查询效果及查询结果列表的排序问题,因此分词成为藏文搜索引擎技术中需要解决的关键问题。文章针对藏文搜索引擎中基于字符串匹配的藏文分词技术进行研究并提出相应的解决算法。

现代藏文中词的自动校对方法研究

藏文文本的自动校对是藏文信息处理的主要应用领域之一,现代藏文词的自动校对是其中重要的关键技术之一。本文根据藏文词错误的类型,分别提出了对应的校对方法。对非词错误,采用分词切分和散串匹配处理方法。对于真词错误,主要检查词的二元接续关系和词性邻接关系,均取得了较好的校对效果。