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搜索结果: 1-15 共查到知识库 中国语言文字信息处理相关记录355条 . 查询时间(3.412 秒)
北京信息科技大学计算机学院特色研究方向:1.信息检索技术与大数据应用;2.语言信息处理及智能化技术;3.文档信息处理与知识管理;4.网络安全体系结构;5.软件测试技术;6.计算机辅助材料基因工程。
北京信息科技大学计算机学院文档处理与知识工程团队长期致力于以下方面的研究:以置标语言为基础的信息共享技术、非结构化信息处理技术;智能文档技术;办公软件基础标准体系;电子出版;自然语言处理以及知识计算。团队成立于2007年前后,坚持开展学术活动。成立以来,在相关领域承担“核高基”国家科技重大专项课题、“863”课题、国家社会科学基金重大项目课题,国家重点研发子课题,国家自然科学基金项目,北京市自然科...
针对交通管理优化和轨迹大数据挖掘的实际应用需求,本文提出了一种支持交通轨迹大数据潜在语义相关性挖掘的交通路网谱聚类方法(TSSC).首先研究了交通轨迹数据的向量空间建模方法,其次通过随机投影法快速提取大规模轨迹数据矩阵的特征信息并构建其低维语义子空间,然后基于语义子空间挖掘轨迹数据的潜在语义相关特性,在此基础上通过谱聚类方法实现了交通路网的快速聚类.通过本文提出的方法对总里程1400多万公里的实际...
深入挖掘微博内容中评价对象与评价词语的词法特征、句法特征、语义特征以及相对位置特征,提出评价对象与评价词语的序列化联合抽取模型.进一步结合微博间转发关系特性提出基于转发关系的联合抽取优化算法.并与相关算法进行实验对比,对实验结果进行了综合分析,证明了方法的可行性和优越性.
针对目前基于字典学习的图像超分辨率重建效果欠佳或字典训练时间过长的问题,本文提出了一种耦合特征空间下改进字典学习的图像超分辨率重建算法.该算法首先利用高斯混合模型聚类算法对训练图像块进行聚类,然后使用更改字典更新方式的改进KSVD字典学习算法来快速获得高、低分辨率特征空间下字典对和映射矩阵.重建时根据测试样本与各个类别的似然概率自适应地选择最匹配的字典对和映射矩阵进行高分辨率重建.最后利用图像非局...
目前大多数过程模型转换方法采用基于元类映射的转换规则,鉴于因不同过程建模语言在建模符号和语法约束上的差异,而使基于元类映射的转换规则在应对过程模型转换时存在明显局限,提出一种基于控制流模式的过程模型转换框架,转换框架包括一个支持用户自定义控制流模式的控制流模式定义框架,控制流模式定义框架是转换框架的转换核心。通过建立源语言、目标语言和转换核心的映射关系,生成源语言到目标语言的转换规则。基于上述框架...
In this paper, we present an unsupervised learning framework to address the problem of detecting spoken keywords. Without any transcription information, a Gaussian Mixture Model is trained to label sp...
We present a novel approach to speech processing based on the principle of pattern discovery. Our work represents a departure from traditional models of speech recognition, where the end goal is to cl...
SPEECH RECOGNITION WITH LOCALIZED TIME-FR EQUENCY PATTERN DETECTORS.
We address the task of unsupervised topic segmentation of speech data operating over raw acoustic information. In contrast to existing algorithms for topic segmentation of speech, our approach does no...
Today’s mobile phone technology is rapidly evolving towards a personal information assistant model, with the traditional cell phone morphing into a networked mobile device that is capable of managing ...
This paper presents a novel approach to open-vocabulary spoken utterance retrieval using confusion networks. If out-of-vocabulary (OOV) words are present in queries and the corpus, word-based indexing...
With an average of 17 Chinese characters per phonetic syllable, correcting conversion errors with current phonetic input method editors (IMEs) is often painstaking and time consuming. We explore the a...
In this paper, we present an unsupervised method for automatically discovering words from speech using a combination of acoustic pattern discovery, graph clustering, and baseform searching. The algori...
复杂背景是影响场景文字自动定位算法性能的重要因素.为消除背景干扰,本文首先根据谱残差理论获取显著性区域,然后利用基于笔画特征的点对梯度方向差比例图与基于傅里叶谱统计特征的后验概率图取得显著性区域的文字置信图,最后借助图模型融合视觉显著性图、文字置信图与HSI颜色特征最终达到抑制自然图像背景并突出前景文字的效果.在ICDAR2011场景文字定位竞赛数据库与实验室场景中文数据库中的实验结果表明,本算法...

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