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汉语词的概率语法属性描述 被引量:6
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作者 俞士汶 段慧明 朱学锋 《语言文字应用》 CSSCI 北大核心 2001年第3期21-26,共6页
现代汉语词的语法属性研究”是中国国家哲学社会科学基金在“九五”期间支持的语言学科重大课题“信息处理用现代汉语词汇研究”中的一个子课题 ,本文首先介绍这个子课题的主要研究内容 ,即以《现代汉语语法信息词典》的己有成果为基础 ... 现代汉语词的语法属性研究”是中国国家哲学社会科学基金在“九五”期间支持的语言学科重大课题“信息处理用现代汉语词汇研究”中的一个子课题 ,本文首先介绍这个子课题的主要研究内容 ,即以《现代汉语语法信息词典》的己有成果为基础 ,以大规模真实语料的统计数据为依据 ,用概率值重新描述词的语法属性。然后介绍这个子课题已经取得的成果 。 展开更多
关键词 现代汉语 词汇 词类 语法属性 概率语法属性描述
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现代汉语名词语法属性的计量研究初探 被引量:2
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作者 王萌 俞士汶 +1 位作者 段慧明 孙薇薇 《中文信息学报》 CSCD 北大核心 2008年第5期22-29,38,共9页
以《现代汉语语法信息词典》中语法属性的概率化描述为目标,基于1998年上半年《人民日报》标注语料,对名词语法属性的概率化进行了初步的实验研究。首先,考察了名词与数词、名词与量词搭配的相关属性,引进"分散度"概念,利用它... 以《现代汉语语法信息词典》中语法属性的概率化描述为目标,基于1998年上半年《人民日报》标注语料,对名词语法属性的概率化进行了初步的实验研究。首先,考察了名词与数词、名词与量词搭配的相关属性,引进"分散度"概念,利用它对"数名"结构进行了定量分析;其次,考察了名词受不同量词修饰的分布情况。最后,把实验结果与《现代汉语语法信息词典》的相应属性进行了比照和分析,在属性概率化的同时也对其正确性进行了验证。 展开更多
关键词 计算机应用 中文信息处理 现代汉语 现代汉语语法信息词典 概率语法属性描述 基本标注语料库 “数名”结构 “数量名”短语
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概率CYK算法的分析研究
3
作者 李鹏程 马建芬 《微计算机信息》 2010年第21期157-158,共2页
引入SCNF语法,据此进行概率CYK剖析,得到句子的最佳剖析树以消除歧义。此外通过重排SCNF语法规则和建立索引表对概率CYK算法进行改进,减少中间搜索步骤所需的时间以提高效率。文中给出一些例子作为比较,以验证这种方法的有效性。
关键词 句法剖析 乔母斯基范式概率语法 概率CYK算法
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基于SCNF和概率CYK算法的最佳剖析树
4
作者 任浩征 董现峰 李梅 《计算机工程与设计》 CSCD 北大核心 2007年第9期2227-2229,2242,共4页
对基于纯规则(chart)的自底向上方法进行句法剖析后出现的大量无法消解的歧义现象,通过引入概率型Chomsky范式(SCNF)在一定程度上消除部分句法结构歧义;在利用Inside-Outside算法进行参数自动训练,并通过语法示例验证Inside-Outside算... 对基于纯规则(chart)的自底向上方法进行句法剖析后出现的大量无法消解的歧义现象,通过引入概率型Chomsky范式(SCNF)在一定程度上消除部分句法结构歧义;在利用Inside-Outside算法进行参数自动训练,并通过语法示例验证Inside-Outside算法的收敛性后,最后采用概率CYK算法得到句子的最佳剖析树。 展开更多
关键词 句法剖析 乔母斯基范式语法 规则 概率型乔母斯基范式语法 向内向外算法 概率CYK算法
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汉语自然语言检索中的句法分析方法 被引量:1
5
作者 汤艳莉 耿骞 《情报理论与实践》 CSSCI 北大核心 2004年第3期245-248,共4页
对汉语自然语言检索中的句法分析方法进行了探讨。自然语言检索中的一项重要工作就是对用户提问进行处理 ,而句法分析既是对用户提问进行处理的必须环节 ,也是对源文本分析的一个重要方法。本文探讨了基于局部分析的方法 ,并给出了相关... 对汉语自然语言检索中的句法分析方法进行了探讨。自然语言检索中的一项重要工作就是对用户提问进行处理 ,而句法分析既是对用户提问进行处理的必须环节 ,也是对源文本分析的一个重要方法。本文探讨了基于局部分析的方法 ,并给出了相关的数据结构和处理流程。 展开更多
关键词 汉语 自然语言检索 句法分析 用户提问 数据结构 算法 信息检索 概率语法
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结合结构下文及词汇信息的汉语句法分析方法 被引量:6
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作者 陈功 罗森林 +2 位作者 陈开江 冯扬 潘丽敏 《中文信息学报》 CSCD 北大核心 2012年第1期9-15,共7页
针对句法分析中上下文无关语法模型对句子信息利用的不足,通过融入结构下文和部分词汇信息,提出两种基于概率上下文无关语法模型的短语结构消歧方法,以达到消解结构歧义的目的;引入分层分析的算法,通过损失一定的时间效率使得在提高分... 针对句法分析中上下文无关语法模型对句子信息利用的不足,通过融入结构下文和部分词汇信息,提出两种基于概率上下文无关语法模型的短语结构消歧方法,以达到消解结构歧义的目的;引入分层分析的算法,通过损失一定的时间效率使得在提高分析准确率的同时保证分析结果的全面性。实验结果表明,融入结构下文及词汇信息的汉语句法分析方法,利用了更多的句子信息,与上下文无关语法相比有着更强的消歧能力。 展开更多
关键词 汉语句法分析 概率上下文无关语法 结构下文相关 词汇信息 分层分析
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明文口令生成模型研究综述 被引量:3
7
作者 周浩 王靖康 +3 位作者 王博 罗宇韬 马泽文 刘功申 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2018年第4期9-16,共8页
近些年来,针对明文口令的破解和恢复等技术展开了广泛而深刻的研究,总的来说,该领域的主流方法已经大大提升了口令破解和恢复的成功率,但多种方法之间缺少比较和内在关联的分析。着眼于明文口令字典的生成问题,总结了近十年来主流的明... 近些年来,针对明文口令的破解和恢复等技术展开了广泛而深刻的研究,总的来说,该领域的主流方法已经大大提升了口令破解和恢复的成功率,但多种方法之间缺少比较和内在关联的分析。着眼于明文口令字典的生成问题,总结了近十年来主流的明文口令生成模型:马尔可夫模型、概率上下文无关模型和神经网络模型。为了有效并客观地评估这三种主流模型,设计并进行了一系列性能验证实验,给出了三种模型各自适用的场合及优缺点,并从原理层面解释了三种模型存在缺陷的原因,给出了一些优化改进的思路。最后,认为神经网络将会成为未来最具潜力的模型,并指出该领域的进一步研究和发展依赖于规范数据集的建立和多种方法的结合运用。 展开更多
关键词 明文口令 口令生成 马尔可夫模型 概率上下文无关语法 神经网络
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基于改进PCFG的语言解释器模糊测试
8
作者 刘志昊 孙晓山 张阳 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2019年第8期22-24,30,共4页
为在语言解释器的模糊测试中构造符合语言规范的样本,并尽可能地得出异常测试结果以便发现漏洞,采用改进的概率上下文无关语法模型控制样本的变异过程,对变异结果中的未定义变量进行修正以提高符合语言规范的样本比率。在此基础上,对语... 为在语言解释器的模糊测试中构造符合语言规范的样本,并尽可能地得出异常测试结果以便发现漏洞,采用改进的概率上下文无关语法模型控制样本的变异过程,对变异结果中的未定义变量进行修正以提高符合语言规范的样本比率。在此基础上,对语言解释器进行模糊测试,结果表明,该测试所生成样本中符合语法、语义规范的比率高达96 %。 展开更多
关键词 模糊测试 马尔科夫模型 概率上下文无关语法 机器学习 语言解释器
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Speech enhancement through voice activity detection using speech absence probability based on Teager energy 被引量:2
9
作者 PARKYun-sik LEE Sang-min 《Journal of Central South University》 SCIE EI CAS 2013年第2期424-432,共9页
In this work, a novel voice activity detection (VAD) algorithm that uses speech absence probability (SAP) based on Teager energy (TE) was proposed for speech enhancement. The proposed method employs local SAP (... In this work, a novel voice activity detection (VAD) algorithm that uses speech absence probability (SAP) based on Teager energy (TE) was proposed for speech enhancement. The proposed method employs local SAP (LSAP) based on the TE of noisy speech as a feature parameter for voice activity detection (VAD) in each frequency subband, rather than conventional LSAP. Results show that the TE operator can enhance the abiTity to discriminate speech and noise and further suppress noise components. Therefore, TE-based LSAP provides a better representation of LSAP, resulting in improved VAD for estimating noise power in a speech enhancement algorithm. In addition, the presented method utilizes TE-based global SAP (GSAP) derived in each frame as the weighting parameter for modifying the adopted TE operator and improving its performance. The proposed algorithm was evaluated by objective and subjective quality tests under various environments, and was shown to produce better results than the conventional method. 展开更多
关键词 speech enhancement Teager energy speech absence probability voice activity detection
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Voice activity detection based on deep belief networks using likelihood ratio 被引量:3
10
作者 KIM Sang-Kyun PARK Young-Jin LEE Sangmin 《Journal of Central South University》 SCIE EI CAS CSCD 2016年第1期145-149,共5页
A novel technique is proposed to improve the performance of voice activity detection(VAD) by using deep belief networks(DBN) with a likelihood ratio(LR). The likelihood ratio is derived from the speech and noise spect... A novel technique is proposed to improve the performance of voice activity detection(VAD) by using deep belief networks(DBN) with a likelihood ratio(LR). The likelihood ratio is derived from the speech and noise spectral components that are assumed to follow the Gaussian probability density function(PDF). The proposed algorithm employs DBN learning in order to classify voice activity by using the input signal to calculate the likelihood ratio. Experiments show that the proposed algorithm yields improved results in various noise environments, compared to the conventional VAD algorithms. Furthermore, the DBN based algorithm decreases the detection probability of error with [0.7, 2.6] compared to the support vector machine based algorithm. 展开更多
关键词 voice activity detection likelihood ratio deep belief networks
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