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进展 问题 展望 数据挖掘技术在日语语言研究中的应用
1
作者
毛文伟
梁鹏飞
蒋夏梦
《日语学习与研究》
CSSCI
2022年第6期76-94,共19页
近年来,日本语言学研究界在数据挖掘技术的应用方面取得了长足进步。相关分析方法不仅被用于词汇、语法研究,而且拓展到了表记、音韵、方言、篇章、语用等众多领域。数据分析工具的功能不断强化。在传统的描述性统计的基础上,研究者逐...
近年来,日本语言学研究界在数据挖掘技术的应用方面取得了长足进步。相关分析方法不仅被用于词汇、语法研究,而且拓展到了表记、音韵、方言、篇章、语用等众多领域。数据分析工具的功能不断强化。在传统的描述性统计的基础上,研究者逐步导入卡方检验、方差检验、主成分分析、聚类分析、对应分析等推断性统计方法。之后,又尝试使用决策树、随机森林、主题模型、共起网络等基于机器学习的新算法、新技术,有效地提高了数据分析能力。但同时,该领域的研究尚存在使用模式不成熟、特征指标不丰富、专门语料库建设差强人意、知识技能瓶颈有待突破、学科协同意识亟需加强等问题。
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关键词
日语
数据挖掘
语料库
统计学
机器学习
原文传递
题名
进展 问题 展望 数据挖掘技术在日语语言研究中的应用
1
作者
毛文伟
梁鹏飞
蒋夏梦
机构
上海外国语大学日本文化经济学院
出处
《日语学习与研究》
CSSCI
2022年第6期76-94,共19页
基金
2019年度国家社会科学基金一般项目“基于数据挖掘技术的中国日语学习者认知机制研究”(批准号:19BYY201)的阶段研究成果
项目主持人:毛文伟。
文摘
近年来,日本语言学研究界在数据挖掘技术的应用方面取得了长足进步。相关分析方法不仅被用于词汇、语法研究,而且拓展到了表记、音韵、方言、篇章、语用等众多领域。数据分析工具的功能不断强化。在传统的描述性统计的基础上,研究者逐步导入卡方检验、方差检验、主成分分析、聚类分析、对应分析等推断性统计方法。之后,又尝试使用决策树、随机森林、主题模型、共起网络等基于机器学习的新算法、新技术,有效地提高了数据分析能力。但同时,该领域的研究尚存在使用模式不成熟、特征指标不丰富、专门语料库建设差强人意、知识技能瓶颈有待突破、学科协同意识亟需加强等问题。
关键词
日语
数据挖掘
语料库
统计学
机器学习
Keywords
Japanese linguistics
data mining
corpus
statistics
machine learning
分类号
TP311.13 [自动化与计算机技术]
H36 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
原文传递
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
进展 问题 展望 数据挖掘技术在日语语言研究中的应用
毛文伟
梁鹏飞
蒋夏梦
《日语学习与研究》
CSSCI
2022
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