Multisim仿真软件在电路分析基础实验教学中的应用效果探索

为了促进教学改革,针对“电路分析”这一信息类基础课程概念多、实践性强、比较抽象的特点,通过将虚拟实验引入传统实验教学中,从而能够积极提高学生对课程内容的理解和掌握.介绍了基于Multisim虚拟实验软件的内容及理念,重点分析动态RC和RLC电路的虚拟实验过程,将“电路分析”课程中的实体实验方式向虚拟化方式转移,有利于学生知识的理解和知识应用能力的培养,使学生对“电路分析”实验内容的掌握更加灵活和直观.

基于字符和单词表示的哈萨克语词性标注研究

自然语言处理任务中词性标注是基础性的工作,其可以应用到后续各种NLP任务中。在神经网络自然语言处理任务中多使用分布式词表示,获取单词的语义和语法信息,并取得了非常明显的效果。对于像哈萨克语这样形态丰富的语言,在词性标注时,单词内部的各种信息非常有用。在文章中,我们构建了基础的哈萨克语词性标注语料库,并采用基于字符并联合单词信息,提出一种有效的哈萨克语词标注模型。使用这一方法,避免了传统机器学习方法中手工构建特征的问题,在新疆日报哈文版构建的语料库上,准确率达到了61.40%。为进一步提升性能提供了很好的参考。

基于机器学习方法的哈萨克语词干切分研究

自然语言处理任务中词处理是基础性的工作,其结果直接影响后续任务的效果。词干和构形附加成分是哈萨克语单词的组成成分,其中词干显示单词的主要意义,而构形附加成分中包含着词法和句法信息,因此词干切分是对哈萨克语进行有效处理的基础。文中构建了哈萨克语词干切分语料库,并通过将哈萨克语词干切分看作是序列化标注问题,提出一种有效的哈萨克语词标注方法,并基于最大熵模型和条件随机场模型构建了对比词干切分实验。结果表明基于条件随机场模型的词干切分准确率比现有最好的哈萨克语词干切分系统的准确率有15%的提高。该方法对哈萨克语词干切分相较于基于规则的方法有了一定的提升。