منابع مشابه
Tibetan Base Noun Phrase Identification Framework Based on Chinese-Tibetan Sentence Aligned Corpus
This paper presents an identification framework for extracting Tibetan base noun phrase (NP). The framework includes two phases. In the first phase, Chinese base NPs are extracted from all Chinese sentences in the sentence aligned Chinese-Tibetan corpus using Stanford Chinese parser. In the second phase, the Tibetan translations of those Chinese NPs are identified using four different methods, ...
متن کاملDivision of Medicinal Pharmacology
I) 中枢神経系疾患の病態と発症機構に関する基礎研究 1) 心理的ストレス反応に関わる神経機構の薬理学的解析および神経機能修飾因子とその作用 分子機構の解析 2) 病態モデルにおける神経伝達物質等の内在性因子や天然薬物成分の脳内動態に関する研究 II) 複合薬物及びその成分の中枢作用に関する神経薬理学的研究 1) 脳血管性認知症病態モデル系における和漢薬および和漢薬成分の抗認知症作用と神経保護 作用の評価ならびに作用機序の解明 2) 神経保護薬をはじめ,新規リード化合物の開発をめざした伝統薬物・民族薬の薬理作用の 探索と作用機序の解析 3) 受容体遺伝子発現系を用いた受容体機能解析および薬物作用とその作用機序に関する電気 生理学的研究 III) 遺伝子発現を指標とした薬物作用の解明と和漢薬作用に関する研究 1) 慢性脳虚血等のストレスにより発現する脳内遺伝子のクローニングとその機能解...
متن کامل主題語言模型於大詞彙連續語音辨識之研究 (On the Use of Topic Models for Large-Vocabulary Continuous Speech Recognition) [In Chinese]
本論文研究使用主題資訊之語言模型(Language Model)。當語言模型用於大詞彙連續語 音辨識時,其主要的任務是藉由已解碼歷史詞序列資訊來預測下一個候選詞出現的可能 性。傳統的 N 連(N-gram)語言模型容易受限於模型參數過多的問題,僅能用來擷取短距 離的詞彙接連資訊,並不能考慮完整的歷史詞序列之語意資訊。因此,近十幾年來許多 研究學者陸續提出各式主題模型(Topic Model),包括討論文件與詞之關係的機率式潛藏 語意分析(Probabilistic Latent Semantic Analysis, PLSA)和潛藏狄利克里分配(Latent Dirichlet Allocation, LDA),以及討論詞虛擬文件與詞關係的詞主題模型(Word Topic Model, WTM)。這些模型主要都是透過一組潛藏的主題機率分布來描述文件與詞、或者 詞虛擬文件與詞之間的關係...
متن کاملA programming environment for multi agent simulation based on graph representation
本研究ではマルチエージェントシミュレーションのプログラムソースの開発を支援するプログラム開 発環境を提案する。近年、様々なマルチエージェントシミュレーションツールが提案されている。しか し、シミュレーションモデルの表記法が定義されておらず、また、全てのツールは独自のプログラミン グ言語を採用しているため、プログラミングスキルの低い分析者にとってはプログラムソース作成に多 大な労力や時間を要している。 そこで、シミュレーションモデルの記述法をグラフ表現に基づいて定義し、支援インタフェースを用 いて分析者が容易にプログラム開発が行えるようにする。さらに、分析者が使用するマルチエージェン トシミュレーションツールに対応したプログラムソースを自動生成することで分析者への負担を軽減さ せる。シミュレーションモデルの構造情報のみでは決定できない演算の順序などのプログラミング上の 設定情報について...
متن کامل強健性語音辨識中分頻段調變頻譜補償之研究 (A Study of Sub-band Modulation Spectrum Compensation for Robust Speech Recognition) [In Chinese]
雖然語音科技進步迅速,但自動語音辨識仍是一門值得繼續研究開發的課題。因為 目前多數的語音辨識系統應用於不受干擾的安靜環境,雖然能得到相當滿意的辨識效 果,但若將其應用於實際的環境中,語音訊號往往會因為環境雜訊的影響,導致辨識效 能有明顯地衰減,發展多年的強健性技術即是針對此項缺點作改進。 在諸多強健性技術中,有一類方法為對語音特徵作統計上的正規化,傳統上, 這些方法都是對全頻段的語音特徵時間序列做正規化處理,然而,在分析此類方法的效 能上,通常是以其調變頻譜的正規化程度作為效能的依據,因此,如果直接在語音特徵 之調變頻譜上作正規化,應亦可達到不錯的效果。另外,由於不同頻率的調變頻率成 份具有不相等的重要性,但是傳統之特徵時間序列正規化法相對忽略了此性質,基於這 些觀察,在本論文中,我們提出了一系列的分頻段調變頻譜統計正規化法,此類方法可 以分別正規化不同頻段的統計特性,進而提升語音特...
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ژورنال
عنوان ژورنال: Chinese Science Bulletin
سال: 1987
ISSN: 0023-074X
DOI: 10.1360/csb1987-32-23-1770