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本研究拟对英,维吾尔两种语言陈述语气范畴进行对比分析研究,力图揭示出其在语义结构,文化内涵等方面的异同。维英语陈述语气在结构形式方面表现一致,它们都是对某一现象或行为的描述。而在陈述表达的目的与意义上各语言存在差异,即英语倾向于表达说话者对客观事实的客观描述,主观性较弱;维吾尔语则从行为责任的角度出发,以"我方"和"他方"等两种形式进行描述性的陈述和主观判断性的陈述。我们认为这一特性是维吾尔人"以行追责"的行为伦理思想在该语言结构中的反映。我们可以从维吾尔语陈述语气体现的行为的"我方"与"他方"的行为观念中去认识到维吾尔人"以行追责"的思维方式和行为模式,通过它我们还可以体会到维吾尔人的生存理念。 相似文献
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文本自动分类技术在提高文本信息利用的有效性和准确性上具有重要的现实意义和广阔的应用前景。随着Internet上维吾尔文信息的迅速发展,维吾尔文文本分类成为处理和组织这些大量文本数据的关键技术。研究维吾尔文文本分类相关技术和方法,针对维吾尔文文本在向量空间模型表示下的高维性,本文采用词干提取和χ2统计量相结合的方法对表示空间进行降维。采用SVM算法构造了维吾尔文文本分类器。针对维吾尔文文本分类语料进行的实验结果表明,SVM分类器的MacroF1值达到了84.6%,明显好于kNN方法。 相似文献
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根据维吾尔语词重音的位置规律进行音节级标注,提取不同的特征参数(能量、基频等),对各个特征参数作单流、分流及特征级融合识别实验,对比分析各特征参数对重音检测识别率的影响。对融合后的高维单流特征采用主成分分析作降维、去冗余处理,并作识别实验。参照识别精确率结合语音语言学知识对实验结果进行分析。 相似文献
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由于语言信息具有大数据量、随机性等特征,在语言学研究中常引进统计学方法来定量分析,以确定语言现象的基本特征,通过揭示数量关系来帮助判定语言系统之间的关系。本文选用现代维吾尔语中常用的发生语音弱化的词汇,建立一个语料库(弱化规则库),利用传统语言学,计算语言学和统计学相结合的方法对语料进行统计分析,实现了维吾尔语中生活常用词的词频统计分析,考察了维吾尔语词汇中的弱化情况和词频统计。 相似文献
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吐尔逊阿依·阿不来提 《电子制作.电脑维护与应用》2014,(13)
本文从维吾尔语句子的多个角度考察句子的相似性,充分利用句子含有的结构信息,从句子中提取单句和复合句并算出结合词形、词序、句子长度和相似单元夹角公式来计算维吾尔文句子的相似度,且与基于N-gram句子相似度值做比较,计算最终的维吾尔文句子相似度。 相似文献
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本文主要从计算语言学角度分析维吾尔语的句子结束形式,研究维吾尔语句子边界规则[1],简单句与复合句的划分规则,探讨划分思路,进行句型分类。以维吾尔语简单句中的陈述句为例,通过基于语料库的语义处理和语法处理,实现了现代维吾尔语简单句识别研究的算法与程序。 相似文献
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多词领域术语抽取是自然语言处理技术中的一个重点和难点问题, 结合维吾尔语语言特征,该文提出了一种基于规则和统计相结合的维吾尔语多词领域术语的自动抽取方法。该方法分为四个阶段: ①语料预处理, 包括停用词过滤和词性标注; ② 对字串取N元子串, 利用改进的互信息算法和对数似然比率计算子串内部的联合强度, 结合词性构成规则, 构建候选维吾尔语多词领域术语集; ③ 利用相对词频差值, 得到尽可能多的维吾尔语多词领域术语; ④ 结合C_value值获取最终领域术语并作后处理。实验结果准确率为85.08%, 召回率为 73.19%, 验证了该文提出的方法在维吾尔语多词领域术语抽取上的有效性。 相似文献
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