删除或更新信息,请邮件至freekaoyan#163.com(#换成@)

神经机器翻译系统在维吾尔语-汉语翻译中的性能对比

本站小编 Free考研考试/2020-04-15

<script type="text/x-mathjax-config">MathJax.Hub.Config({tex2jax: {inlineMath: [['$','$'], ['\\(','\\)']]}});</script> <script type="text/javascript" src="http://cdn.mathjax.org/mathjax/latest/MathJax.js?config=TeX-AMS-MML_HTMLorMML"></script>哈里旦木·阿布都克里木 , 刘洋 , 孙茂松
清华大学 计算机科学与技术系, 智能技术与系统国家重点实验室, 清华信息科学与技术国家实验室(筹), 北京 100084

收稿日期:2017-02-23
基金项目:国家自然科学基金重点项目(61331013);国家"八六三"高技术项目(2015AA015407)
作者简介:哈里旦木·阿布都克里木(1978-), 女, 博士研究生
通信作者:刘洋, 副教授, E-mail:liuyang2011@tsinghua.edu.cn

摘要:基于深度学习的神经机器翻译已在多个语言对上显著超过传统的统计机器翻译,成为当前的主流机器翻译技术。该文从词粒度层面出发,对国际上具有影响力的6种神经机器翻译方法在维吾尔语-汉语翻译任务上进行了深入分析和比较,这6种方法分别是基于注意力机制(GroundHog),词表扩大(LV-groundhog),源语言和目标语言采用子词(subword-nmt)、字符与词混合(nmt.hybrid)、子词与字符(dl4mt-cdec)以及完全字符(dl4mt-c2c)方法。实验结果表明:源语言采用子词、目标语言采用字符的方法(dl4mt-cdec)在维吾尔语-汉语神经机器翻译任务上性能最佳。该文不仅是首次将神经机器翻译方法应用到维吾尔语-汉语机器翻译任务上,也是首次将不同的神经机器翻译方法在同一语料库上进行了对比分析。该研究对维吾尔语-汉语机器翻译任务和神经机器翻译的进一步研究工作都具有重要的参考意义。
关键词:神经机器翻译资源匮乏语言维吾尔语
Performance comparison of neural machinetranslation systems in Uyghur-Chinese translation
Halidanmu Abudukelimu, LIU Yang, SUN Maosong
Tsinghua National Laboratory for Information Science and Technology, State Key Laboratory of Intelligent Technology and Systems, Department of Computer Science and Technology, Tsinghua University, Beijing 100084, China


Abstract: The neural machine translation based on deep learning significantly surpasses the traditional statistical machine translation in many languages, and becomes the current mainstream machine translation technology. This paper compares six influential neural machine translation methods from the level of word granularity in the task of Uyghur-Chinese machine translation. These methods are attention mechanism (GroundHog), vocabulary expansion (LV-groundhog), source language and target language with subword units (subword-nmt), characters and words mixed (nmt.hybrid), subword units and characters (dl4mt-cdec), and complete characters (dl4mt-c2c). The experimental results show that Uyghur-Chinese neural machine translation performs best when the source language is segmented into subword units and the target language is represented by characters (dl4mt-cdec). This paper is the first to use neural machine translation for Uyghur-Chinese machine translation and the first to compare different neural machine translation methods on the same corpus. This work is an important reference not only for Uyghur-Chinese machine translation, but also for general neural machine translation tasks.
Key words: neural machine translationlow-resource languageUyghur
神经机器翻译(neural machine translation, NMT)是近几年兴起的机器翻译方法[1-2]。神经机器翻译的核心思想是使用一个循环神经网络将源语言句子编码为一个稠密向量,然后从该向量解码出目标语言句子。由于神经机器翻译能够通过长短时记忆和注意力等机制有效处理长距离依赖问题,其翻译性能在汉语-英语、英语-法语、英语-德语、俄语-英语和捷克语-英语等多个语言对上显著超过了传统的统计机器翻译(statistical machine translation, SMT)。因此,神经机器翻译迅速取代统计机器翻译成为当前主流的机器翻译技术[3-4]
目前,国际上提出了多种神经机器翻译方法。文[2]提出了基于注意力机制(attention)的神经机器翻译方法。文[5]提出词表扩大的方法。文[6]采用了未登录词替换的方法。文[7-11]提出基于最小意义单元表示建模。其中,最具代表性的是文[12]提出的字节对编码(byte pair encoding, BPE)技术。文[13-15]提出了多任务、多语言、zero-shot等方法。虽然已有研究针对低资源、形态丰富语言的神经机器翻译提出了多种解决方法,但是这些研究着眼的角度不同,差异很大,也未在公开的同一数据集上进行深入分析与对比,因此无法知道这些方法在不同语言环境下的有效性和局限性,这使得无从综合评价哪一种方法更适合维吾尔语-汉语机器翻译任务。
维吾尔语作为一种黏着语在语素的组合上具有高度的灵活性,虽然词干和词缀的数量有限,但是理论上可以组合生成无限多的词语, 绝大多数维吾尔语词语在语料库中只出现一次[16-17]。维吾尔语通过在词干上添加词缀来实现丰富的句法和语义功能。以表 1为例,“”(即“我们准备建园林”)作为一个词汇却表示出通常意义下句子层面的信息,这种情况在维吾尔语-汉语机器翻译中造成了严重的数据稀疏问题。
表 1 维吾尔语语言特性举例
维吾尔语词汉语译文
花园
花园化
使花园化
建园林
准备建园林
我们准备建园林


表选项






更为严重的是,与维吾尔语相关的平行语料库严重匮乏。目前,英语、汉语等资源丰富语言的双语语料规模已达亿级以上,但是可公开购买使用的维吾尔语-汉语平行语料库仅有5万句对的小规模。由于神经机器翻译模型参数规模远远大于统计机器翻译模型,如果没有充足的训练数据,其翻译质量甚至会远远低于统计机器翻译。
本文将6种神经机器翻译方法在维吾尔语-汉语机器翻译任务上进行了全面细致的比较,深入分析了这些方法在处理不同语言现象时的有效性和局限性。实验结果表明,在维吾尔语-汉语机器翻译任务中,神经机器翻译对维吾尔语不需要事先进行任何形态切分也能获得很好的翻译效果。编码器和解码器都使用字符表示的方法[11]严重依赖于语言特性。编码器使用BPE、解码器使用字符的方法[9]在维吾尔语-汉语机器翻译任务上效果最好。本文工作首次在同一语料库上对不同的神经机器翻译方法进行了对比,这对进一步开展神经机器翻译研究工作具有重要的参考意义。
2 6种有影响力的神经机器翻译系统简介近年来,国际学术界提出了多种神经机器翻译方法,并发布了相应的开源系统,最具有代表性的是Bahdanau等[2]提出的基于注意力机制的神经机器翻译方法。该方法拉开了神经机器翻译超越统计机器翻译的大幕,其核心思想是在循环神经网络(recurrent neural network, RNN)框架下引入了注意力机制,表示源语言词语和目标语言词语的关联强度。对应的系统为GroundHog。
随着目标词表的扩大,神经机器翻译的训练和解码的复杂度增加,对于大规模的语料,使用全部的目标词很困难。于是,Jean等[5]使用采样算法(sampling)扩大了训练词表,进而提升了机器翻译质量,对应的系统为LV-groundhog。
但是,Jean等[5]的方法对于在训练语料中未出现的词仍不能识别。Sennrich等采用了BPE技术[12],提出了子词方法。其核心思想是语料库中的高频词作为整体出现的可能性大,因此不对其进行切分,而对低频词进行切分,由此增加稀疏词中子词的共现次数。该方法有效解决了数据稀疏问题,对应的系统为subword-nmt。BPE技术已在工业界的机器翻译技术中使用[3]。Sennrich等采用该技术在WMT2016机器翻译评测的8个语言对中的7个上获得了第1名。本文的实验结果也发现BPE技术大大提高了维吾尔语-汉语机器翻译的质量。
除此之外,Luong等[10]提出了字词混合(hybrid)方法[10],该方法在长短时记忆(long short-term memory, LSTM)网络框架下对高频词用词表示,而对稀疏词或未登录词用字符表示。该方法的优势是既能够保留更多词层面的语义信息,同时又解决了数据稀疏问题,对应的系统为nmt.hybrid。
以上的方法分别从词表扩大、子词以及字词混合的角度解决数据稀疏问题,但是如果能够采用基于字符的机器翻译将是更理想的解决方法。因为基于字符的方法有更多优势:1) 一种语言中的任何词,无论它多么生僻,都是由该语言的字符构成的,有了该语言所有字符向量,遇到该语言的任何词都可以采用字符向量的组合来表示该词;2) 采用字符表示可以大大减少空间复杂度,一般情况下,一种语言的字符总和在200个左右,比起万级、几十万级的词表,大大节省了存储和解码空间。Chung等[7]和Lee等[11]从字符层面上提出了基于字符的神经机器翻译方法。其中,Chung等[7]提出的方法为在RNN框架下源语言采用BPE技术编码、目标语言采用字符解码,解码端采用双规模(bi-scale)循环神经网络的模型架构。Lee等[11]的方法是在Chung等[7]的系统框架下在编码器端加入了卷积神经网络(convolutional neural network, CNN)。这两种方法对应的系统分别为dl4mt-cdec和dl4mt-c2c。
以上6种神经翻译方法的系统框架、词粒度等信息见表 5。本文将在实验部分对这些系统的一些特性及整体性能进行评估。
表 5 统计机器翻译及不同神经机器翻译系统的对比
系统类别文献系统框架源语言目标语言BLEU
开发集测试集
SMTKoehn等[19]Mosesphrase-based语素28.8527.18
NMTBahdanau等[2]GroundHogRNN+attention13.7413.33
Jean等[5]LV-groundhogRNN+attention+sampling13.5713.10
Luong等[10]nmt.hybridLSTM+hybrid词+字符词+字符13.5913.15
Sennrich等[12]subword-nmtBPE子词子词13.7213.57
Lee等[11]dl4mt-c2cCNN+RNN+bi-scale字符字符16.4515.05
Chung等[7]dl4mt-cdecRNN+BPE+bi-scale子词字符19.3418.00


表选项






3 实验语料与实验设置3.1 语料本文使用的语料是新疆大学的新疆多语种信息技术重点实验室公开的维吾尔语-汉语综合领域平行语料库(http://www.chineseldc.org/)。该语料库包含5万维吾尔语-汉语句对。使用该语料主要出于2个原因:1) 语料库已发布;2) 语料为维吾尔语-汉语句对。
3.2 预处理语料库包含5万维吾尔语-汉语句对,本文采用随机抽取算法,将语料分成了训练集(48 000句对)、开发集(1 000句对)和测试集(1 000句对)。维吾尔语训练集未进行形态切分之前的词语数量为1 166 118,词汇量是74 644。本文采用Morfessor软件(http://morfessor.readthedocs.io/en/latest/general.html)[18]对维吾尔语进行形态切分,同时使用了清华大学THULAC软件(http://thulac.thunlp.org/)对汉语分词。对维吾尔语和汉语数据进行形态切分和分词后的详细信息如表 2所示。
表 2 训练集、开发集和测试集语料库统计
数据集语言分词工具句子数词语数量词汇量
训练集维吾尔Morfessor48 0001 834 11710 420
THULAC48 0001 109 19843 717
开发集维吾尔Morfessor1 00038 4244 200
THULAC1 00023 4625 570
测试集维吾尔Morfessor1 00038 5684 315
THULAC1 00023 5765 554


表选项






3.3 实验设置神经机器翻译实验对所有的数据进行了乱序(shuffle)操作。本文使用BLEU(bilingual evaluation understudy)作为评测指标(https://github.com/moses-smt/mosesdecoder/blob/master/scripts/generic/multi-bleu.perl)。由于不同系统采用不同的架构,很难达到一致性,因此本文默认每个系统超参数的值是最优状态下的值。dl4mt-c2c系统中有2种模型设置——双语言对和多语言对模型,本文采用双语言对模型。所有神经机器翻译训练的迭代次数限制在20万次。子词词表大小均设定为3万。实验中,统计机器翻译实验系统采用开源的Moses (http://www.statmt.org/moses/)[19],该系统是基于短语(phrase-based)的统计机器翻译系统。
4 实验结果4.1 BPE与形态切分的关系为了验证使用BPE前是否需要对维吾尔语数据进行形态切分,本实验分别比较了在未进行形态切分的维吾尔语数据上使用BPE和在用Morfessor形态切分后的数据上再使用BPE这两种情况在GroundHog系统上的性能体现。实验结果显示,两种数据在开发集上的BLEU值分别为13.72和13.93,后者比前者仅仅提高了0.21,提升并不显著。由此可知,对维吾尔语使用BPE技术时,可以不对维吾尔语进行形态切分,其原因可能是BPE技术可以较好地解决数据稀疏问题。但由于汉语句子中字与字之间没有空格,如果不分词而直接使用BPE技术,效果可能不理想,因此本文没有对目标端汉语数据进行类似的实验。
4.2 词表大小与形态切分的关系本实验分析了对维吾尔语数据未进行形态切分和进行形态切分两种情况下,在不同词表设定下的神经机器翻译方法的性能。
表 3显示不同词粒度和词表大小设置下GroundHog系统的机器翻译结果。表头下方第1行为对维吾尔语数据进行形态切分、词表取1万的实验结果,第2行为对维吾尔语数据进行形态切分后取全部词表(大小为10 420) 的实验结果,第3行是维吾尔语数据未进行形态切分、词表大小取3万的实验结果。实验结果表明,当维吾尔语数据进行形态切分后,用部分词表比用全部词表在开发集和测试集上的BLEU值高一些。分析其原因可能是形态切分后的语素是离散排列的,如果将形态切分后的全部语素都包含到词表中,可能会由于低频离散语素丢失了词层面上的语义信息,从而影响机器翻译的性能。表 3的实验结果表明,维吾尔语数据不使用形态切分、词表大小使用3万比使用形态切分、用部分词表或全部词表数据的BLEU值在测试集上分别高出0.49和0.67,由此说明在低资源、形态丰富的维吾尔语-汉语数据集上,相比形态切分,词表更能提高机器翻译的性能,其原因可能是形态切分会导致词层面上的语义信息丢失。与之相反,如果扩大词表,既能减少未登录词,也保留了词层面的语义信息,神经网络可以从中学习词的形态特征及结构,进而提高机器翻译的性能。另外,形态切分工具是独立于机器翻译的,因此切分结果的好坏直接影响机器翻译的性能。
表 3 词表大小与形态切分对GroundHog系统性能的影响
源语言词表BLEU
开发集测试集
语素10 00013.7012.84
语素10 42013.5512.66
30 00013.7413.33


表选项






4.3 基于字符的dl4mt-c2c系统与汉语分词关系文[11]提出了源和目标语言不需要进行任何分词的方法,对应的系统为dl4mt-c2c。为了验证它在汉语上的性能,本实验对汉语分词与否两种情况进行对比。
表 4可知,不对汉语进行分词,dl4mt-c2c系统的效果很差,说明文[11]提出的方法并不是语言独立的,对汉语这种字与字之间没有任何空格的孤立语并不适合。文[20]指出机器翻译的评测方法BLEU并不适合字符级别的NMT系统的评估。
表 4 dl4mt-c2c系统在中文分词与否情况下的性能
源语言目标语言BLEU
开发集测试集
未分词6.153.88
16.4515.05


表选项






4.4 不同机器翻译方法在维吾尔语-汉语数据上的性能本实验分析了维吾尔语-汉语数据分别在SMT和NMT上的性能体现。其中,SMT系统采用开源的Moses系统[19],对应的实验在其默认设置下完成。NMT采用第2部分所述的6种系统。在NMT实验中维吾尔语不进行形态切分,汉语进行分词,GroundHog词表大小取3万,子词词表大小也取3万,LV-groundhog词表设置为维吾尔语-汉语的全部词表。字符表取每种语言训练集中的全部字符。实验结果如表 5所示。
表 5可知,目前的NMT系统在维吾尔语-汉语翻译上还不能超过传统的SMT系统,这和文[21]得出的结论一致,即NMT系统在豪萨语、土耳其语、乌兹别克语和乌尔都语这4种资源匮乏语言的小规模数据集上的性能无法超过SMT系统。
NMT机器翻译系统中效果最好的是dl4mt-cdec,其BLEU值比GroundHog高出了4.67。为了排除语言依赖性,本文作者在百万规模的汉语-英语数据上也进行了相同的实验,实验结果同样也是dl4mt-cdec的BLEU值最高。可见,在这6个NMT系统中,dl4mt-cdec性能最佳,而且具有良好的语言无关性。
LV-groundhog没有超过GroundHog的原因可能是本研究的维吾尔语-汉语语料规模太小,采样技术没有很好地发挥作用。对于dl4mt-c2c系统,已有研究[11]在双语言对模型上分别对德语-英语、捷克语-英语、芬兰语-英语和俄语-英语做了实验,只有德语-英语的BLEU值超过了dl4mt-cdec。因此,dl4mt-c2c在维吾尔语-汉语机器翻译任务上没有超过dl4mt-cdec是合理的,这也说明dl4m-c2c系统的性能可能具有语言依赖性。nmt.hybrid系统包含2个子系统,分别对应文[22]和文[10]。其中文[22]是带有全局上下文注意力机制的NMT系统,文[10]在文[22]基础上,对于未登录词使用基于字符的双层循环神经网络架构,目的是为了解决数据稀疏问题。但是,本文作者发现文[22]和[10]在维吾尔语-汉语机器翻译任务上的BLEU值相同, 其原因可能是文[10]对未登录词采用基于字符的网络架构在小规模维吾尔语-汉语数据集上不能很好地发挥作用,维吾尔语和汉语的语言差异大也可能是一个原因,两个相近语言的翻译效果可能会好一些。
5 结论本文采用维吾尔语-汉语机器翻译任务对国际上近年来提出的6种具有影响力的神经机器翻译方法(基于注意力机制(GroundHog),词表扩大(LV-groundhog),源语言和目标语言采用子词(subword-nmt)、字符与词混合(nmt.hybrid)、子词与字符(dl4mt-cdec)以及完全字符(dl4mt-c2c))进行了全面深入对比。本文发现,在维吾尔语-汉语神经机器翻译任务上,不需要事先对维吾尔语进行形态切分,只需扩大词表也能得到相当或更好的翻译结果。同时,本文发现在这6种神经机器翻译方法中Chung等[7]提出的dl4mt-cdec系统在维吾尔语-汉语机器翻译任务上取得了最佳效果。目前提出的完全字符的神经机器翻译方法[11] dl4mt-c2c并不适合解码端采用孤立语如汉语的机器翻译任务,使用该方法时仍然需要对汉语进行分词才能取得良好的翻译效果。未来,将进一步研究低资源、形态丰富语言的神经机器翻译技术,以提升翻译效果。

参考文献
[1] Sutskever I, Vinyals O, Le Q. Sequence to Sequence Learning with Neural Networks[Z/OL]. (2014-09-10)[2015-03-15]. https://arxiv.org/abs/1409.3215.
[2] Bahdanau D, Cho K, Bengio Y. Neural Machine Translation by Jointly Learning to Align and Translate[Z/OL]. (2014-09-01)[2015-03-20]. https://arxiv.org/abs/1409.0473.
[3] Wu Y, Schuster M, Chen Z, et al. Google's Neural Machine Translation System:Bridging the Gap between Human and Machine Translation[Z/OL]. (2016-09-26)[2016-10-02]. https://arxiv.org/abs/1609.08144.
[4] Johnson M, Schuster M, Le Q, et al. Google's Multilingual Neural Machine Translation System:Enabling Zero-Shot Translation[Z/OL]. (2016-11-14)[2016-11-16]. https://arxiv.org/abs/1611.04558.
[5] Jean S, Cho K, Memisevic R, et al. On using very large target vocabulary for neural machine translation[C]//Proceedings of the 53rd Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics. Beijing, 2015:1-10.
[6] Luong M, Sutskever I, Le Q, et al. Addressing the rare word problem in neural machine translation[C]//Proceedings of the 53rd Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics. Beijing, 2015:11-19.
[7] Chung J, Cho K, Bengio Y. A character-level decoder without explicit segmentation for neural machine translation[C]//Proceedings of the 54th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics. Berlin, Germany, 2016:1693-1703.
[8] Ling W, Trancoso I, Dyer C, et al. Character-Based Neural Machine Translation[Z/OL]. (2015-11-14)[2016-02-03]. https://arxiv.org/abs/1511.04586.
[9] Costa-Jussà M, Fonollosa J. Character-based neural machine translation[C]//Proceedings of the 54th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics. Berlin, Germany, 2016:357-361.
[10] Luong M, Manning C. Achieving open vocabulary neural machine translation with hybrid word-character models[C]//Proceedings of the 54th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics. Berlin, Germany, 2016:1054-1063.
[11] Lee J, Cho K, Hofmann T. Fully Character-Level Neural Machine Translation without Explicit Segmentation[Z/OL]. (2016-10-10)[2016-10-22]. https://arxiv.org/abs/1610.03017.
[12] Sennrich R, Haddow B, Birch A. Neural machine translation of rare words with subword units[C]//Proceedings of the 54th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics. Berlin, Germany, 2016:1715-1725.
[13] Luong M, Le Q, Sutskever I, et al. Multi-Task Sequence to Sequence Learning[Z/OL]. (2015-11-19)[2016-07-17]. https://arxiv.org/abs/1511.06114.
[14] Firat O, Cho K, Bengio Y. Multi-way, multilingual neural machine translation with a shared attention mechanism[C]//Proceedings of NAACL-HLT. San Diego, CA, USA, 2016:866-875.
[15] Firat O, Sankaran B, Al-Onaizan Y, et al. Zero-resource translation with multi-lingual neural machine translation[C]//Proceedings of the 2016 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing. Austin, TX, USA, 2016:268-277.
[16] 哈里旦木·阿布都克里木, 程勇, 刘洋, 等. 基于双向门限递归单元神经网络的维吾尔语形态切分[J]. 清华大学学报(自然科学版), 2017, 57(1): 1–6.ABUDUKELIMU Halidanmu, CHENG Yong, LIU Yang, et al. Uyghur morphological segmentation with bidirectional GRU neural networks[J]. J Tsinghua Univ (Sci and Tech), 2017, 57(1): 1–6. (in Chinese)
[17] Abudukelimu H, Liu Y, Chen X, et al. Learning distributed representations of Uyghur words and morphemes[C]//Proceedings of CCL/NLP-NABD. Guangzhou, 2015:202-211.
[18] Creutz M, Lagus K. Unsupervised discovery of morphemes[C]//Morphological and Phonological Learning:Proceedings of the 6th Workshop of the ACL Special Interest Group in Computational Phonology (SIGPHON). Stroudsburg, PA, USA, 2002:21-30.
[19] Koehn P, Hoang H, Birch A, et al. Moses:Open source toolkit for statistical machine translation[C]//Proceedings of the 45th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics Companion Volume Proceedings of the Demo and Poster Sessions. Pargue, Czech Republic, 2007:177-180.
[20] Sennrich R. How Grammatical Is Character-Level Neural Machine Translation Assessing MT Quality with Contrastive Translation Pairs[Z/OL]. (2016-12-14)[2016-12-20]. https://arxiv.org/abs/1612.04629.
[21] Zohp B, Yuret D, May J, et al. Transfer learning for low-resource neural machine translation[C]//Proceedings of the 2016 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing. Austin, TX, 2016:1568-1575.
[22] Luong M, Pham H, Manning C. Effective approaches to attention-based neural machine translation[C]//Proceedings of the 2015 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing. Lisbon, Portugal, 2015:1412-1421.

相关话题/汉语 语言

  • 领限时大额优惠券,享本站正版考研考试资料!
    大额优惠券
    优惠券领取后72小时内有效,10万种最新考研考试考证类电子打印资料任你选。涵盖全国500余所院校考研专业课、200多种职业资格考试、1100多种经典教材,产品类型包含电子书、题库、全套资料以及视频,无论您是考研复习、考证刷题,还是考前冲刺等,不同类型的产品可满足您学习上的不同需求。 ...
    本站小编 Free壹佰分学习网 2022-09-19
  • 利用三角模糊数的语言变量项集减项算法
    陈宇,王娜,王晋东解放军信息工程大学密码工程学院,郑州450002收稿日期:2016-12-19基金项目:总装备部"十三五"规划预先研究项目作者简介:陈宇(1977-),男,讲师。E-mail:13783599171@163.com摘要:现有基于模糊语言变量的信息系统风险评估方法的运行,一般需要在相 ...
    本站小编 Free考研考试 2020-04-15
  • 基于层次化结构的语言模型单元集优化
    米吉提·阿不里米提1,2,艾克白尔·帕塔尔2,艾斯卡尔·艾木都拉1,21.新疆大学科学与技术学院,乌鲁木齐830046;2.新疆大学信息科学与工程学院,乌鲁木齐830046收稿日期:2016-06-22基金项目:国家自然科学基金资助项目(61462085,61662078,61163032);教育部 ...
    本站小编 Free考研考试 2020-04-15
  • 基于磁共振成像的汉语普通话舌尖调音建模
    汪高武1,党建武2,孔江平31.北京师范大学文学院,北京100875;2.天津大学计算机科学与技术学院,天津300072;3.北京大学中国语言文学系,北京100871收稿日期:2016-06-23基金项目:北京师范大学青年基金项目(SKXJS2014020);教育部社科青年基金项目(16YJC740 ...
    本站小编 Free考研考试 2020-04-15
  • 基于音高映射合成语音的汉语双字调声调训练
    解焱陆1,张蓓2,张劲松1,21.北京语言大学信息科学学院,北京100083;2.北京语言大学对外汉语研究中心,北京100083收稿日期:2016-06-19基金项目:国家自然科学基金项目(61175019);北京语言大学梧桐创新平台项目(中央高校基本科研业务费专项资金资助)(16PT05)通信作者 ...
    本站小编 Free考研考试 2020-04-15
  • 元音部分对中日被试汉语普通话鼻韵母知觉的影响
    张劲松1,2,王祖燕11.北京语言大学对外汉语研究中心,北京100083;2.北京语言大学信息科学学院,北京100083收稿日期:2016-06-29基金项目:国家自然科学基金项目(61175019);北京语言大学梧桐创新平台项目(中央高校基本科研业务费专项资金资助)(16PT05)作者简介:张劲松 ...
    本站小编 Free考研考试 2020-04-15
  • 汉语普通话不同文体朗读时的胸腹呼吸特性
    杨锋1,孔江平21.暨南大学华文学院,应用语言学研究院,广州510610;2.北京大学中国语言文学系,中国语言学研究中心,北京100871收稿日期:2016-06-20基金项目:国家社会科学基金重大项目(10&ZD125,16ZDA211)作者简介:杨锋(1978-),男,副教授通信作者:孔江平,教 ...
    本站小编 Free考研考试 2020-04-15
  • 基于自然语言处理的特定属性物体检测
    张旭,王生进清华大学电子工程系,智能技术与系统国家重点实验室,信息技术国家实验室,北京100084收稿日期:2016-06-02基金项目:国家“八六三”高技术项目(2012AA011004);国家科技支撑计划项目(2013BAK02B04);教育部自主科研计划项目(20141081253)作者简介: ...
    本站小编 Free考研考试 2020-04-15
  • 汉语百科知识与写作
    提问问题:汉语百科知识与写作学院:外国语学院提问人:13***02时间:2019-09-2110:34提问内容:老师您好,今年的百科知识与写作题型会进行改动么?会与去年的题型有所不同么?回复内容:题型不知道 ...
    本站小编 天津师范大学 2019-11-27
  • 本科是汉语言文学专业可以报考学科语文研究生吗
    提问问题:本科是汉语言文学专业可以报考学科语文研究生吗学院:提问人:15***11时间:2019-09-2009:53提问内容:本科是汉语言文学专业可以报考学科语文研究生吗回复内容:可以报考,祝你好运 ...
    本站小编 天津师范大学 2019-11-27
  • 866语言文学综合
    提问问题:866语言文学综合学院:文学院提问人:15***25时间:2019-09-2009:51提问内容:请问老师,今年866改成语言文学综合,会有样题参考吗?回复内容:没有样题参考,祝你好运 ...
    本站小编 天津师范大学 2019-11-27