Apr, 2024

通过模糊推理系统对英语单词中的字素进行分类

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TL;DR该论文提出了一种使用模糊推理系统将词语分解为字素的方法，其中字素是语音的自包含表示形式。该系统可正确预测词语中字素的数量，50.18% 的时间内准确率高于正确分类的容差范围内的 93.51%，但这种准确率会受区域口音和方言的影响。该论文还提供了另一种基准方法，通过递归的语音国际音标映射和发音字典的使用进行比较。
graphemephonetic soundsfuzzy logicfuzzy inference systemregional variances
发现论文，激发创造
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    Feb, 2018

  • 表意文字信息帮助学习自然语言推理的更好表示

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    Nov, 2022

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    Oct, 2020

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    Jul, 2023

  • 使用梵音系统和有限状态机的语言分析

    使用巴尼尼系统建立语音图，将单词表示为对语音图上状态的过渡方式，并定义接受给定 m 语言单词的形态有限自动机 (MFA)，以更好地理解口语中单词之间的相互关系。

    Jan, 2023

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    Oct, 2020

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    Jan, 2022

  • 自然语言的复杂系统方法

    从复杂性科学的角度总结了自然语言研究中使用的主要方法概念，并记录了这些方法在识别语言的通用和系统特征方面的适用性。讨论了数量语言学中三个与复杂性相关的研究趋势，包括对文本中单词频率的研究、基于时间序列分析的方法应用于研究书面文本中的相关性、以及将网络形式主义应用于自然语言研究中。

    Jan, 2024

  • 使用字符和词级 N-Grams 改进基于图形的文本表示

    本文提出了一种新型的异构词 - 字符文本图融合文档节点，用于更好地学习它们之间的依赖关系，同时提出了两种基于图的神经模型 WCTextGCN 和 WCTextGAT，实验结果表明，这些模型在文本分类和自动文本摘要任务中表现出了更好的性能。

    Oct, 2022

  • 从字符到单词之间：我们是否捕捉到了形态学？

    通过系统地比较不同的基本表示单元、表示单元的组合方式和建模的语言的形态学类型，我们发现用 bi-LSTM 组合字符三元组表示法在大多数情况下优于其他方法，但是没有任何一种基于字符级别的模型能够与直接使用真实的形态学分析相比拟，即使学习数据增加一个数量级。

    Apr, 2017