簡介：在智能人機交互系統(tǒng)中，語音連續(xù)情緒計算是目前流行的研究領(lǐng)域，并且得到了廣泛的應(yīng)用。雖然許多科研人員已經(jīng)提出了解決語音離散情緒識別的可能性，并取得了一些成果，但至今在語音連續(xù)情緒上仍沒有滿意的結(jié)論。本文的主要研究內(nèi)容是漢語語音連續(xù)情緒計算，即從語音信號中識別說話人當(dāng)時所處的連續(xù)情緒狀態(tài)。文章描述了一個基于聽覺心理學(xué)的連續(xù)情緒計算模型包絡(luò)頻譜調(diào)制模式ENVELOPESPECTRALMODULATIONPATTERNS，ESMP與情緒心理學(xué)維數(shù)效價維、激勵維、支配維和能量維之間的分布關(guān)系，用于人類語音連續(xù)情緒的自動識別。ESMP是從聽覺感應(yīng)長期臨界頻譜表示中提取的，包含了頻譜和臨界調(diào)制頻率成分，從而通過人類語音知覺頻譜特征而不是傳統(tǒng)的韻律特征來傳遞情緒信息。本文以漢語語音連續(xù)情緒計算為重點，主要研究內(nèi)容包括①模糊連續(xù)情緒語料數(shù)據(jù)庫的建立；②人主觀辨聽實驗語音情緒維數(shù)分析；③機器實驗包絡(luò)頻譜特征提取、頻譜計算和情緒分類。漢語普通話模糊連續(xù)情緒語音采集在分析當(dāng)前國際上一些情緒語料數(shù)據(jù)庫的基礎(chǔ)上，獨立設(shè)計文本，確定錄音人數(shù)、語音種類自然、模仿、誘出、模糊情緒種類和語料數(shù)目。所研究的情緒為5種模糊基本情緒狀態(tài)稍微、比較和非常喜、怒、驚、悲和懼，1種模糊二次派生情緒稍微、比較和非常驚喜，另取參考語音信號表征沒有情緒時的狀態(tài)。通過對采集的模糊情緒語音數(shù)據(jù)進行第一次主觀聽辨實驗，最后建立漢語模糊情緒語音數(shù)據(jù)庫。第二次、三次主觀辨聽實驗實驗研究了上述情緒在VAD上的分布情況。每一維可劃分7個水平，然后請正常聽力的人對第一次主觀辨聽實驗選出的情緒語料進行再次辨聽，并且鑒定每個情緒語料的7個水平在VAD三維空間的分布。從而得到每種情緒在VAD三維空間的分布結(jié)果。計算機實驗首先，分析了情緒語音相對于參考無情緒語音的包絡(luò)特征上下包絡(luò)線、包絡(luò)譜和包絡(luò)特征向量。然后，使用全相經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解ENSEMBLEEMPIRICALMODEDECOMPOSITION，EEMD分段冪函數(shù)插值PPF算法提取這些特征，通過對情緒語音信號進行EEMD得到一系列情緒本征模態(tài)函數(shù)EMOTIONALINTRINSICMODEFUNCTIONS，IMFE，提取每一級IMFE的頻率倒譜系數(shù)作為表征說話人情緒的特征參數(shù)，對得到的情緒特征參數(shù)用矢量量化進行識別。根據(jù)IMFE頻譜變換獲得包絡(luò)線和包絡(luò)譜，同時通過快速傅立葉變換FFT也得到了包絡(luò)特征向量。在提取包絡(luò)特征的基礎(chǔ)上，文章進一步研究了漢語情緒語音的功率頻譜密度和能量頻譜，進而得到了ESMP。利用MATLAB軟件仿真了模糊情緒的EEMD和包絡(luò)頻譜特性，得到模糊情緒的ESMP。同時，根據(jù)ESMP的峰值PV、峰值瞬時IP、形心C、等距寬度EW和橫坐標(biāo)均方MSA，進一步在VADP四維空間中分析了維數(shù)水平和ESMP之間的關(guān)系。在漢語語音模糊情緒分類上，文章提出一種新穎的、基于ESMP提取和模糊支持向量回歸FSVR分類器CLASSIFIER的互相關(guān)性算法。該算法應(yīng)用于漢語語音模糊情緒稍微、比較和非常喜、驚和驚喜的分類上。同時，F(xiàn)SVR分類器使用了模糊連續(xù)二分FCB過程，并且適用于情緒語音互相關(guān)的包絡(luò)頻譜特征。這種借助FSVR分類器的包絡(luò)頻譜互相關(guān)性算法，可以大幅提高漢語語音模糊情緒識別率，并且在識別非常喜情緒時準(zhǔn)確率甚至可以達到9258％。綜上所述，在進行了主觀辨聽實驗和機器實驗后，文章確切的得出了結(jié)論人辨聽實驗與機器實驗的結(jié)果基本一致，而且使用ESMP可以大大提高漢語語音模糊情緒的識別率。作為一種新的嘗試，文章提出的一個新穎特征ESMP和兩個新算法EEMD和FSVR都具有一定的理論依據(jù)和較好的實用效果，為今后的語音連續(xù)情緒計算和人一機語音情緒交互研究奠定了良好的基礎(chǔ)。

簡介：中國海洋大學(xué)碩士學(xué)位論文假借表達與漢語造字、造詞姓名陳瑩瑩申請學(xué)位級別碩士專業(yè)外國語言學(xué)及應(yīng)用語言學(xué)指導(dǎo)教師黃亞平20040601PHONETICLOANINGEXPRESSIONINCHINESECHARACTEIFORMATIOⅡAⅡDWORDFBRMATIONABSTRACTTHISP印ERATTEMPTSTOEXAMINETHEPOLETHATPHONETICLOANINGPLAYSINLHECHINESEOPERATIONSYSTEMBYMEANSOFPHONETICLOANINGEXPRESSIONBASEDONTHERESEARCHACHIEVEMENTSMADEBYFOREFATHERSANDSCHOLARSINTHEPRESENTAGE111STEADOFRESTRICTINGPHONETICLOANINGWITHINACONCRETESTRUCTURETYPE，THISPAPERLOOKSATPHONETIC10ANINGASONEOFTHEEXPRESSIONMEANSOFCHINESESYSTEMANDADOPTSITTOA11ALYZETHECHINESEWORDFBRTNATIONPNNCIPLEINORDERTODISCOVERPHONETIC10ANINGEXPRESSIONBOTHINCHARACTERFORNLATIONANDINWORDFONNATIONAREISOMORPHICANDINACCORDAJLCEWITHCHINESEMETAPHORICMECHANJSMWHICHISDETEMLINEDBYTHEMODEOFLHJNKINGOFCHINESECOMMUNITYMEAFLWHILE，THEMODEOFTHINKIN呂INREVERSE，DECIDESTHERESEARCHMETHODFORLALLGUAGETHEVERYDIFFERENCEBEMEENTHECHINESETHINKINGMODEANDWESTEMTHINKINGMODEINDICATESTHATCHINESELITERATESSHOULDBASETHEIRRESEARCHUPONCHARACTERISTICSOFCHINESEWITHTHECHINESECULTUREASTHEBACK乒OUNDINSTEADOFAPPLYIILGTHCSTRUCTURALISMMEORYMECHAILICALLYINANALYZINGCHINESESOASTODEVELOPA11DI肌OVATEOURTHEORYORIENTEDTOCHINESELINGUISTICSANDCHARACTERSTHISTHESISCONSISTSOFMEF01LOWINGFOURPARTSICHARACTE卜FOMLATIONINSIXCATEGOESANDPHONETICLOANIN晷THISCHAPTERINTMDUCESTHEDEVELOPMENTOFTHECHINESECHARACTER_FOMLATIONMETHODANDTHEDEFINITIONBOTHOFPHONETICLOANSANDOFTHEPHONETICLOANINGEXPRESSION1T’SPROVEDTHATINVESTIGATORSSHOULDREPLACETHEMANNEROFSTNICTUREWIMTHEMANNEROFEXPRESSIONTOREALIZETHATTHECHINESESEMIOTICSYSTEMISPLURALISTIC，COMPLEMENTARYANDEXOTERICIICHINESEWORDFB舶ATIONANDPHONETICLOANINGEXPRESSIONTHISPANDESCRIBESMEDEVELOPMENTOFTHEWORDFOMLATIONTHEORYANDPOINTEDOUTTHESHORTAGEOFITBESIDES，ITADOPTSEXAMPLESTOTESTJFYTHATWORDFONNATIONFOLLOWSTHEPRINCIPLEOFPHONETIC10ANINGEXPRESSION

簡介：隨著社會的老齡化和城市化，因衰老和噪聲引起的聽力障礙等問題已開始嚴(yán)重影響我國社會經(jīng)濟發(fā)展。研究高性能，經(jīng)濟適用的數(shù)字助聽器具有重要的社會意義。本文主要研究一種數(shù)字助聽器中基于廣義旁瓣抵消器結(jié)構(gòu)的漢語語音處理技術(shù)，改善廣義旁瓣抵消器結(jié)構(gòu)處理中存在的缺點。本研究朱踹開內(nèi)容包括⑴歸納語音尤其是漢語語音的特性以及聽覺障礙機制，在此基礎(chǔ)上討論了數(shù)字助聽器中所應(yīng)用到的技術(shù)，包括壓縮技術(shù)、聲反饋消除、語音增強、聲源定位和移頻技術(shù)等，分析各類技術(shù)中所應(yīng)用算法的優(yōu)劣，探討各項技術(shù)的發(fā)展趨勢。⑵對麥克風(fēng)陣列語音增強算法研究現(xiàn)狀、原理及常見的幾種麥克風(fēng)陣列語音增強算法進行了研究，考慮自適應(yīng)波束形成算法在數(shù)字助聽器中應(yīng)用的優(yōu)勢，重點研究了自適應(yīng)波束形成算法的原理并進行性能分析。⑶針對自適應(yīng)波束形成算法中不可避免的存在語音泄漏，提出一種漢語處理技術(shù)，補償泄漏的語音。這種漢語處理技術(shù)利用漢語語音特有的基音頻率信息，調(diào)整語音幅度譜包絡(luò)，提高譜包絡(luò)與基頻曲線形狀的相似度以提高語音的可懂度。針對泄漏的語音在高頻清輔音段有較大損失的特點，在頻域上對清輔音進行放大，在不改變共振峰結(jié)構(gòu)的情況下，提高清輔音的能量，同時降低語音間隔段GSC算法泄漏的噪聲能量，提高對語音的辨別。仿真實驗結(jié)果表明，這種漢語語音處理能夠補償自適應(yīng)波束形成算法造成的語音泄漏。

簡介：語義知識庫是一種結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)庫，其中存儲的是實體及實體間的相互關(guān)系，是當(dāng)前學(xué)術(shù)界和企業(yè)界的研究熱點，其在語義搜索、機器問答等實際的應(yīng)用中有非常重要的意義。然而現(xiàn)語義知識庫大多以英文表示，漢語語義知識庫十分缺乏且規(guī)模較小，因此構(gòu)建漢語語義知識庫，成為漢語自然語言處理領(lǐng)域亟待解決的問題。機器翻譯技術(shù)是一種將句子從源語言自動翻譯為目標(biāo)語言的技術(shù)方法，一般使用于對自然語句的自動翻譯。本文采用機器翻譯技術(shù)翻譯已有知識庫從而構(gòu)建漢語知識圖譜。不同于針對句子級別的機器翻譯，在語義知識庫翻譯中待翻譯的為知識庫中的實體標(biāo)簽。本文的具體研究內(nèi)容為1為了解決知識庫中特定詞匯或短語較多及雙語平行語料缺少的問題，本文首先利用知識庫中實體的源語言標(biāo)簽挖掘互聯(lián)網(wǎng)中的相關(guān)雙語語料，構(gòu)建訓(xùn)練數(shù)據(jù)。此外考慮到百度百科是較大的漢語知識庫，本文利用百科雙語詞條對知識庫翻譯模型就行補充該方法有效提高了知識庫翻譯的性能。2知識庫一般采用層狀結(jié)構(gòu)，如特定領(lǐng)域知識庫一般分為兩層類別實體，每個類別的實體，均有特定的屬性。本文利用知識庫的層狀結(jié)構(gòu)提高知識庫翻譯的性能，如本文使用知識庫中實體的類別和屬性信息解決知識庫中人名類別實體的未登錄詞問題。對知識庫中的實體根據(jù)其是否屬于人名類別，及考慮其性別特征，加入音譯模型來翻譯此類未登錄詞。實驗表明該方法能有效解決人名實體未登錄的問題，從而提高知識庫翻譯的性能。3考慮到知識庫翻譯任務(wù)中待翻譯的內(nèi)容為實體的源語言標(biāo)簽，而實體標(biāo)簽較短，因此缺乏上下文信息，不能有效的將實體標(biāo)簽翻譯到目標(biāo)領(lǐng)域。因此本文利用知識庫的圖形結(jié)構(gòu)，對實體標(biāo)簽進行擴展。為了提高特定領(lǐng)域知識庫翻譯的準(zhǔn)確性，本文構(gòu)建基于主題模型的知識庫翻譯系統(tǒng)，對實體的主題信息利用實體標(biāo)簽擴展訓(xùn)練得到其主題分布。本文使用主題模型為隱含狄利克雷分布模型。本方法有效提取了實體的主題信息，并提高了知識庫翻譯的性能。

簡介：分類號UDCY93076L密級編號中古漢語飲食詞語研究MIDDLECHLNESEVOCABULARYINDLET學(xué)位授予單位及代碼益疊堡三盤生QG學(xué)科專業(yè)名稱及代碼墊焦宣圭主鱟I12研究方向退堡壘指導(dǎo)教師主查盤墊撞研究生蕉疊論文起止時問200311200412申請學(xué)位級別塑答辯委員會主席全盞塑絲撞論文評閱人壘盎贊墼撞蒸盎塹型塾攮MIDDLEC上LINSESVOCABULARYPLAYSAVERYIMPONANTMLEINTHEHISFORVOFALINESELANGUAGE，WHICHBASEDONSUMMARIZINGMEFO姍ERRESEARCH、ⅣORKAⅡDEXPLORINGTHE1ATERTHEORIESNOWADAYSSPECIAIIZATIONINMIDDLECHINSESVOCABULARYISNOLSYSTEMATICENOUGLLIILTHISTHESISMIDDLECHINSESVOCABULARVJNDIETISCHOSENTOBERESEARCHEDINTHE丘RSTCHAPTERTIMES印ARATIONOFMIDDLECHINESEISSET，RESEARCHSITUATION0FMIDDLECHINSESVOCABULARVINDIETISINNDDUCEDANDMETHODOFRESEARCHISSUBMITINMESECONDCHAPTERSIXCATEPRORIESOFMIDDLECHINSESVOCABUIAR7IILDIETSUCHASCROPS，MAINFBOD，VEGET￡LBLES，F(xiàn)UITS，BEVERAGEANDINSTMMENTSAREINTERPRETEDINTHISTHESISACCUFATEMEANINGOFEACHTEMISSEARCHED，MEANWHILEITSCULTURALCONNOTATIONISELABORATEDTHROU曲HABITOFDIET，SOCIALDEVELOPMENTANDCHARACTERISTICOFCOOKINGINMETHIRDCHAPTERSEVERALBASISOFCREATIONOFT訌IDDLEC‘HJNSESVOCABULARVINDIET盯ECONCLUDEDBASISOFEXPLANATION，BASISOFRHETORIC，BASISOFSOUNDSTJMULATIONT1LEPHENOMENONOF“ONESUBJECTWITHMULTIPLEN鋤ES”INMIDDLECHINSESVOCABULARYINDIETISALSOANALYZEDKEYWORDSMIDDLECHIⅡ髓EVOCABULARYINDIETB酗ISOFCREATINGV0CABUIARY

簡介：大學(xué)NIVERSITY2017屆碩士學(xué)位論文英漢語言學(xué)書評中的言據(jù)性對比研究作者姓名指導(dǎo)教師學(xué)科專業(yè)研究方向培養(yǎng)單位堵喬旱1互學(xué)習(xí)年限張娜麗楊林秀教授外國語言學(xué)及應(yīng)用語言學(xué)系統(tǒng)功能語言學(xué)與語篇分析外國語學(xué)院2014年9月至2017年6月ATHESISSUBMITTEDFOR2016MASTER’SDEGREEATSHANXIUNIVERSITYACONTRASTIVESTUDYOFEVIDENTIALITYINENGLISHANDCHINESELINGUISTICSBOOKREVIEWSNAMESUPERVISORMAJORZHANGNALIYANGLINXIULINGUISTICSANDAPPLIEDLINGUISTICSFIELDOFRESEARCHSYSTEMICFUNCTIONALLINGUISTICSDEPARTMENTANDDISCOURSEANALYSISSCHOOLOFFOREIGNLANGUAGESRESEARCHDURATIONSEPTEMBER201UNE2017

簡介：曲阜師范大學(xué)碩士學(xué)位論文漢語數(shù)變格的再認(rèn)識姓名謝洪欣申請學(xué)位級別碩士專業(yè)漢語言文字學(xué)指導(dǎo)教師唐雪凝20050401初步探討，以期能夠更好地指導(dǎo)語言的運用。本文主要運用分析和綜合、演繹和歸納、實證法、比較法等研究方法，充分吸收先哲們的研究成就，并借鑒哲學(xué)、心理學(xué)、民俗學(xué)、美學(xué)等其它學(xué)科的成果，對“數(shù)變格”這一修辭現(xiàn)象進行了系統(tǒng)論述，希望能對豐富修辭理論的研究工作做點貢獻。關(guān)鍵詞數(shù)變格；修辭；數(shù)字；交際

簡介：隨著科學(xué)技術(shù)不斷發(fā)展，人類社會生活不斷的信息化，智能化生活對社會產(chǎn)生巨大影響。人們希望能通過自然語言與計算機進行交流，智能聊天機器人就是在這樣的歷史背景下誕生的新時代產(chǎn)物。它是一種通過自然語言同人進行交流的人機對話系統(tǒng)。美國蘋果率先研發(fā)了一款名為SIRI的智能聊天機器人。SIRI可以令I(lǐng)PHONE4S變身為一臺智能化機器人，利用SIRI用戶可以通過手機讀短信、介紹餐廳、詢問天氣、語音設(shè)置鬧鐘等。SIRI可以支持自然語言輸入，并且可以調(diào)用系統(tǒng)自帶的天氣預(yù)報、日程安排、搜索資料等應(yīng)用。還能夠不斷學(xué)習(xí)新的聲音和語調(diào)，提供對話式的應(yīng)答。因此我想在ROID系統(tǒng)也開發(fā)一個與SIRI類似的可以與人們智能對話的智能聊天機器人。ALICE是一個基于經(jīng)驗的人工智能聊天機器人，它通過了世界著名的圖靈測驗并作為“最像人類的計算機”兩次獲得AI科學(xué)界最高榮譽洛伯納LOEBNER獎，但是它唯一的缺陷就是不支持中文聊天。本文通過分析人工智能聊天機器人ALICE的知識組織結(jié)構(gòu)和推理機制，針對其不支持中文聊天的缺陷，本文首先在ROID開發(fā)平臺上利用ROID開發(fā)技術(shù)，設(shè)計并實現(xiàn)了基于ALICE系統(tǒng)的英文聊天接口，然后在這個基礎(chǔ)上應(yīng)用自然語言處理領(lǐng)域的技術(shù)加入翻譯系統(tǒng)實現(xiàn)了中文互聊功能，最后加入語音識別和語音輸出，對于語音識別（我們可以使用GOOGLE的語音識別API進行語音的識別，將語音轉(zhuǎn)成文字。語音輸出，其實就是使用TTS，講文字進行語音合成播放出來），來實現(xiàn)語音聊天功能。綜上所述，本文具有較好的選題意義，經(jīng)過努力完成基于安卓系統(tǒng)的漢語智能聊天系統(tǒng)，基本實現(xiàn)支持漢語的智能對話。

簡介：隨著我國進入老齡化社會，老年問題日漸成為社會關(guān)注的焦點，各種形式的養(yǎng)老建筑也在火熱建造中。調(diào)研發(fā)現(xiàn)，養(yǎng)老建筑中的公共空間使用頻繁，但是對這類空間的聲學(xué)問題卻關(guān)注不足。廳堂內(nèi)存在混響和噪聲會使聽到的聲信號變得模糊以至于降低語言清晰度，直接老年人的交流，進而影響情緒、心理狀態(tài)等其他方面。當(dāng)前關(guān)于室內(nèi)語言清晰度的客觀指標(biāo)是根據(jù)青年人的實驗結(jié)果制定的。老年人聽力狀況普遍低于青年人，對語言清晰度應(yīng)有更高的要求。為了探討不同混響和噪聲對老年人在室內(nèi)的漢語言清晰度的影響，本文通過漢語言主觀評價試驗，研究了在有混響、噪聲和混響噪聲并存的條件下，客觀指標(biāo)STI與主觀聽音得分SI之間的關(guān)系。主要結(jié)論如下1、做了青年人與老年人的比較，二者SI得分平均差值為29％。模擬曲線擬合程度分別為老年人回歸曲線的相關(guān)系數(shù)為062，標(biāo)準(zhǔn)偏差為78％青年人回歸曲線的相關(guān)系數(shù)為067，標(biāo)準(zhǔn)偏差為53％。2、做了不同年齡段老人的比較，60歲、70歲、80歲年齡段老人與青年人的SI得分平均差值分別為28％、29％、33％。相同STI條件下，老年人與青年人的語言清晰度得分確實存在較大差異，老年人相關(guān)廳堂設(shè)計中應(yīng)在聲學(xué)處理上加以重視。

簡介：分類號學(xué)校代碼量Q5塹密級學(xué)號201570040254留學(xué)生習(xí)得“差不多“與“差一點兒“的偏誤分析及對外漢語教學(xué)研究OVERSEASSTUDENTS’ACQUISITIONERRORSANALYSISOF‘‘ALMOST，，AND‘‘NEARLY，，PLUSTEACHINGCHINESEASAFOREIGNLANGUAGESTUDY研究生姓名彭藍宇指導(dǎo)教師姓名、職稱羅昕如教授學(xué)科專業(yè)研究方向漢語國際教育湖南師范大學(xué)學(xué)位評定委員會辦公室二零一七年五月的成分只局限于謂詞性成分和小句，體詞性成分不在其修飾的范圍之內(nèi)。語用上，“差不多“與不確定的、未知的事件相關(guān)，要求事件具有可估性；“差一點兒”與確定的、己知的事件相關(guān)，要求事件具有可感性。第三部分是本論文的重點所在。根據(jù)北京大學(xué)漢語語言學(xué)研究中心CCL語料庫和北京語言大學(xué)HSK動態(tài)作文語料庫中的語料，加上開展問卷調(diào)查所收集到的語料，詳細分析來華留學(xué)生習(xí)得“差不多“與“差一點兒”的偏誤情況，采用統(tǒng)計分析、描寫與解釋相結(jié)合的方法，歸納出偏誤類型，探求偏誤產(chǎn)生的原因。第四部分針對前文出現(xiàn)的偏誤，立足于教學(xué)法和教材兩大方面，從語境法、聽說法、交際法、演繹法、圖示法、對比法等多角度提出了在對外漢語中教授“差不多”、“差一點幾”的具體教學(xué)策略，并有針對性地設(shè)計了教學(xué)方案，期望能對對外漢語教學(xué)有所幫助。第五部分是結(jié)語，在再次強調(diào)選題價值的基礎(chǔ)上，簡要總結(jié)了論文的創(chuàng)作思路及主要觀點，點明了本文的創(chuàng)新之處，并歸納了本文的不足之處以及有待進一步研究的問題。關(guān)鍵詞差不多，差一點兒，偏誤分析，教學(xué)策略，問卷調(diào)查II

簡介：湖南大學(xué)碩士學(xué)位論文基于過程教學(xué)法培養(yǎng)英語專業(yè)學(xué)生漢語能力的實證研究姓名周虹申請學(xué)位級別碩士專業(yè)英語語言文學(xué)指導(dǎo)教師王湘玲20100501碩十學(xué)位論文ABSTRACTTHEDEVELOPMENTOFSOCIETYREQUIRESTHECOLLEGESANDUNIVERSITIESTOTRAINMORCQUALIFIEDTRANSLATORST0MEETTHEDEMANDOFMARKETTHUS，TRANSLATIONTEACHINGSHOULDMAINLYAIMTODEVELOPTHETRANSLATIONCOMPETENCETCOFSTUDENTS，SOASTOIMPROVETHEIRTRANSLATIONQUALITYINRECENTYEARS，CHINESECOMPETENCE，ASABRANCHOFTC，DRAWSMUCHATTENTIONOFSCHOLARSTHISTHESISTAKESTHECHINESECOMPETENCEINANARROWSENSEASTHERESEARCHSUBJECTANDAPP“ESBOTHTHEQUANTITATIVEANDTHEQUALITATIVEMETHODSTHEWRITERCONDUCTEDANEMPIRICALRESEARCHON32ENGLISHMAJORSFORTHEPURPOSEOFFINDINGOUTHOWTODEVELOPENGLISHMAJORS’CCONTHEBASISOFPROCESSORIENTEDMETHODTHEEXPERIMENTINCLUDESTHREESTEPSTHEPRETEST，THEPROCESSOFDEVELOPINGCCANDTHEPOSTTESTTHE32SUBJECTSWEREDIVIDEDINTOTWOGROUPSATRANDOMONEISEXPERIMENTALGROUPWHICHPARTICIPATESINAPFOCESS0RIENTEDCLASSROOMANDTHE0THERISCONTROLGROUPTHATSTUDIESINATRADITIONALCLASSTHEWHOLEEXPERIMENTLASTSTWOMONTHSQUESTIONNAIRES，PREANDPILOTTESTASWELLASTHETRANSLATIONDIARYAREADOPTEDINTHECURRENTSTUDYASRESEAFCHINSTRUMENTSTOINVESTIGATETHEFBLLOWINGINFBRMATIONFIRSTLY’TOFINDOUTJUNIORENGLISHMAJORS’GENERALSITUATIONOFTCANDCCASWELLASWHETHERTHEYTRYTODEVELOPTHEIRCCCONSCIOUSLYSECONDLYTOSEEKOUTWHETHERTHEYSOMETIMESMAKEMISTAKESORFAULTSINTRANSLATIONBECAUSEOFTHEIRINADEQUATECCANDWHETHERTHEYTHINKITNECESSARYTOPOSSESSGOODCCTOBEQUALIFIEDTHIRDLY，TRYTOPROVETHATTHCCXPERIMENTALGROUPCAND0BETTERINDETECTINGANDSOLVINGCHINESERELATEDTFANSLATIONPROBLEMSAFTERTHETRAININGFOURTHLYTOFINDOUTIFTHCIMPROVEDCCCANEFFCCTIVELYBENEFITTHETRANSLATIONQUALITYT0SOMEEXTENTACCORDINGTOTHEDATAELICITEDFTOMTHEQUESTIONNAIRES，TESTSANDTHETRANSLATIONDIARIES，THISTHESISMANIFESTSSEVERALCONCLUSIONSASFOLLOWS1THEPARTICIPANTS’GENERALS“UATION0FCCISRATHERWEAKANDTHEYSELDOMTRYT0DEVELOPTHEIRCCCONSCIOUSLY，THUSTHEIRTRANSLATIONSWERESOMETIMESFEGARDEDASTHE“INAPPROPRIATE’’ONES2NEARLYALLTHESUBJECTSIMPROVEDTHEIRCCAFTERTHEEXPERIMENTHOWEVER，THEEXPERIMENTALGROUPMADEGREATERPROGRESSTHANTHECONTROLGROUP3THETRANSLATIONOFEXPERIMENTALGROUPENJOYSHIGHERACCEPTANCEOFCLIENTSANDDEEPERDEGREEOFACCURACYFROMTHEIRTEACHEFSAFTERTHETRAINING4THEDEVELOPMENTOFTHESUBJECTS’CCSHOWSOBVIOUSINDIVIDUALDIFFERENCESTHEDIFFCRENTCOMPONENTSOFCCAREINDIFFERENTDEGREESANDAHIERARCHICALSYSTEMILL

簡介：詞語和句子的相似度計算在信息檢索、文本分類、問答系統(tǒng)以及基于實例的機器翻譯等各領(lǐng)域中都有著廣泛的應(yīng)用。作為目前討論的重點，本文主要從語義的角度出發(fā)對基于“知網(wǎng)”的詞語及句子相似度計算方法進行了深入的研究?；凇爸W(wǎng)”的詞語（句子）相似度計算通常是把義原（詞語）之間的最優(yōu)匹配對作為運算的基本單位，最終的整體相似度可由每一部分的相似度值通過適當(dāng)?shù)募訖?quán)計算合成而來，這樣的做法往往會造成一些匹配對內(nèi)部信息的重復(fù)和結(jié)構(gòu)的不合理。本論文正是針對該問題，在深入分析“知網(wǎng)”體系結(jié)構(gòu)的基礎(chǔ)上，對詞語和句子的相似度計算以及詞義消歧做了創(chuàng)新性和探索性的研究。主要內(nèi)容為1詳細研究了當(dāng)前基于“知網(wǎng)”的義原相似度計算方法。這類義原相似度計算機制往往是通過計算兩個義原在上下位層次關(guān)系樹中的路徑距離來得到義原之間的相似度，沒有或者很少考慮義原在層次樹中的深度，本文綜合考慮了義原間的路徑距離以及義原層次樹的深度，從義原所包含的信息結(jié)點數(shù)量出發(fā)，得到了一種新的義原相似度計算方法。2詳細研究了目前常用的詞語及句子相似度計算方法，并把討論的重點放在了基于“知網(wǎng)”的詞語及句子相似度計算上面。文章從信息論的角度出發(fā)，在上文所提出的義原相似度算法基礎(chǔ)上，分別對兩個義原集合之間的共有信息和差異信息進行統(tǒng)計，并據(jù)此得出兩個義原集合之間的相似度，最終的詞語（句子）相似度計算是以義原集合為計算單位的。3研究了目前常用的詞義消歧算法的基本原理和具體方法。在“知網(wǎng)”提供的搭配實例以及上文中提出的句子相似度算法基礎(chǔ)上，得到了一種簡便快捷的詞義消歧方法。4具體分析了自動問答系統(tǒng)構(gòu)建的技術(shù)方法和模塊架構(gòu)，以基于常問問題集的問答系統(tǒng)模型為實例，體現(xiàn)了詞語及句子相似度在具體應(yīng)用領(lǐng)域中的重要性。

簡介：隨著多媒體通信技術(shù)的不斷發(fā)展人們對信息獲取的方式和內(nèi)容提出了越來越高的要求語聲信息服務(wù)以其方便、直接的優(yōu)點受到了通信領(lǐng)域的廣泛青睞作為人機語音通信的一個重要方面的語音合成技術(shù)是否可以達到實用的要求關(guān)鍵在于其自然度是不是和真人接近而合成語音是否自然最主要的標(biāo)志就是合成語音的韻律是不是和自然人說話時的韻律想吻合這也是語音合成技術(shù)中最重要的核心技術(shù)之一該文在漢語語音合成系統(tǒng)中需要使用的基頻和時長模型均進行了深入研究基頻和時長是韻律特征中最重要的兩個特征該文利用基本的統(tǒng)計學(xué)方法和數(shù)據(jù)挖掘方法對基于語音學(xué)規(guī)律的TARGET基頻模型以及SOP時長模型中高層韻律描述和模型參數(shù)之間的關(guān)系進行了詳細的統(tǒng)計和分析在分析過程中分別解決了數(shù)據(jù)稀疏和屬性間相互作用的問題在數(shù)據(jù)挖掘方法上利用了CART樹和非線性回歸方法的特點訓(xùn)練過程中采用一系列的方法保證了數(shù)據(jù)挖掘效果文本利用3500句左右的漢語自然語流建立了系統(tǒng)的基頻模型和時長模型并且在此基礎(chǔ)上完成了一個大語料庫合成系統(tǒng)KB30通過對系統(tǒng)的效果評測驗證了韻律模型的良好效果該文主要包括以下幾方面的內(nèi)容1介紹了基本的統(tǒng)計學(xué)方法均值比較單因子方差分析多元非線性回歸和數(shù)據(jù)挖掘方法CART的基本原理和技術(shù)特點2介紹了TARGET基頻模型的基本思想在大語料庫上生成TARGET模型參數(shù)作為訓(xùn)練集通過CART樹的方法訓(xùn)練出可以使用的TARGET基頻模型3介紹了SOP時長模型的基本思想通過大量的統(tǒng)計分析工作確定了時長模型中各個屬性的影響和其中的相互關(guān)系對連續(xù)語流數(shù)據(jù)庫建立了聲韻母時長模型4在TARGET基頻模型和SOP時長模型的基礎(chǔ)上設(shè)計并實現(xiàn)了KB30大語料庫語音合成系統(tǒng)在韻律的普適性等方面具有顯著的提高整體效果達到了相當(dāng)?shù)乃揭訩B30語音合成系統(tǒng)為核心所完成的INTERPHONIC語音平臺產(chǎn)品和行業(yè)解決方案已經(jīng)在社會生活的眾多領(lǐng)域得到了廣泛的應(yīng)用語音技術(shù)作為一種溝通的技術(shù)通過在韻律研究方面的不斷進步已經(jīng)越來越多的應(yīng)用到各行各業(yè)中去

簡介：LYLLL3LLI／／IIIIIILL11111111274958。Y3分頭了UDC埸H1大季YANGZHOUUNIVERSITY學(xué)號叢圣三QQ魚魚密級碩士學(xué)位論文全日制專業(yè)學(xué)位兒童對外漢語教材練習(xí)研究以漢語樂園和輕松學(xué)中文為例指導(dǎo)教師姓名申請學(xué)位級別論文提交曰期學(xué)位授予單位王興芳2QZ生三旦論文答辯日期2Q12生月?lián)P劌盤堂學(xué)位授予日期2Q12生魚旦2017年5月曩州一盤一揚一州一一一芴一盟越一舉揚州大學(xué)碩士學(xué)位論文2ABSTRACTUNDERTHEBACKGROUNDOF”CHINESEFEVER”，MOREANDMORECHILDRENJOININCHINESELEARNINGOVERSEASCANNOTONLYLEARNCHINESEINTHECONFUCIUSINSTITUTE，APARTOFTHEPRIMARYANDSECONDARYSCHOOLSHAVEALSOOPENEDACHINESELANGUAGECURRICULUM，CHILDRENCHINESELEARNERSOFTHEINCREASINGLYLARGEGROUPSMOREANDMORESCHOLARSPAYATTENTIONTOTHECOMPILATIONOFCHINESETEACHINGMATERIALSFORCHILDRENASANIMPORTANTPARTOFTEACHINGMATERIALS，PRACTICESHOULDBEPAIDATTENTIONTOINTHEDESIGN，THEEASYSTEPSTOCHINESEPRACTICECHINESEHASLARGERQUESTIONS，THEQUANTITYOFCHINESEPARADISEISLESSINTHEQUANTITYDISTRIBUTION，THETWOSETSOFTEXTBOOKSWITHTHELEVELOFEXERCISEFORMSARELATIVELYDEEPERGROWTHTREND，THESAMEGRADEOFEACHCOURSEBETWEENQUANTITYDISTRIBUTIONISMOREUNIFORMANDASIMILARAMOUNT，INTHETYPESOFQUESTIONS，CHINESEPARADISEISMOREABUNDANT，BUTTHEREAREALOTOFEXERCISESTHATHAVEAPPEAREDONLYONCEEASYTOLEARNCHINESEHASFEWERQUESTIONSANDHIGHREPETITIONRATETHEREAREALOTOFSIMILARITIESINTHEDESIGNOFTHETWOSETSOFTEACHINGMATERIALS，WHICHAREMAINLYEMBODIEDINTHEPRACTICEOFPRONUNCIATION，VOCABULARYANDSENTENCECOMMONPOINTISALSEFLECTEDINTHESPECIFICFORMTHISDESIGNTHATTHEPICTUREANDCOLORJOININTOPRACTICEREFLECTSTHECHARACTERISTICSOFCHINESETEACHINGMATERIALSFORCHILDRENTWOSETSOFTEACHINGMATERIALSAREDESIGNEDTOPAYMOREATTENTIONTOTHEPRACTICEOFUNDERSTANDING，MECHANICALPRACTICETIMES，THEPROPORTIONOFCOMMUNICATIVEPRACTICEATLEASTASACOMPREHENSIVEWAYOFPRACTICE，COMMUNICATIVEPRACTICEHASAGREATEFFECTONTHEIMPROVEMENTOFCHINESEABILITYTOINCREASETHECOMMUNICATIVEPRACTICEISTHEGENERALTRENDOFPRACTICEDESIGN，THETWOSETSOFTEACHINGMATERIALSSHOULDHAVEACORRESPONDINGINCREASEINCOMMUNICATIVEPRACTICEVOCABULARYPRACTICEANDSENTENCEPRACTICEARETHEFOCUSOFTHETWOSETSOFTEACHINGMATERIALS，BUTTHEREISABIGDIFFERENCEINTHEDISTRIBUTIONOFPRONUNCIATIONANDPARAGRAPHPRACTICECHINESEPARADISEPAYMOREATTENTIONTOTHEPRACTICEOFPRONUNCIATIONANDIGNOREPARAGRAPHEXERCISESEASYSTEPSTOCHINESEISJUSTTHEOPPOSITEINTHEPRACTICEOFCULTURALFACTORS，EASYSTEPSTOCHINESEISUNEVENDISTRIBUTIONOFCULTUREPRACTICE，F(xiàn)ROMTHETHIRDBOOKBEGANTOAPPEARINTHECULTURALPRACTICE，ANDCHINESEPARADISEEVERYBOOKHAS

簡介：分類號幽UDC碩士學(xué)位論文STUDYONSTANDARDAPPLICATIONOFENGLISHACRONYMSINTOCHINESEFROMTHEPERSPECTIVEOFPRINCIPLEOFLEASTEFFORTOFLANGUAGE語言使用的省力原則視角下英語縮略語在漢語中的規(guī)范性問題研究王炎論文答辯日期2Q生目魚日學(xué)位授予日期2Q生魚月三Q目答辯委員會主席量型堂教援廣西大學(xué)學(xué)位論文原創(chuàng)性和使用授權(quán)聲明本人聲明所呈交的論文，是本人在導(dǎo)師的指導(dǎo)下獨立進行研究所取得的研究成果。除已特別加以標(biāo)注和致謝的地方外，論文不包含任何其他個人或集體已經(jīng)發(fā)表或撰寫的研究成果，也不包含本人或他人為獲得廣西大學(xué)或其它單位的學(xué)位而使用過的材料。與我一同工作的同事對本論文的研究工作所做的貢獻均已在論文中作了明確說明。本人在導(dǎo)師指導(dǎo)下所完成的學(xué)位論文及相關(guān)的職務(wù)作品，知識產(chǎn)權(quán)歸屬廣西大學(xué)。本人授權(quán)廣西大學(xué)擁有學(xué)位論文的部分使用權(quán)，即學(xué)校有權(quán)保存并向國家有關(guān)部門或機構(gòu)送交學(xué)位論文的復(fù)印件和電子版，允許論文被查閱和借閱，可以將學(xué)位論文的全部或部分內(nèi)容編入有關(guān)數(shù)據(jù)庫進行檢索和傳播，可以采用影印、縮印或其它復(fù)制手段保存、匯編學(xué)位論文。本學(xué)位論文屬于口保密，在年解密后適用授權(quán)。叻≮保密。請在以上相應(yīng)方框內(nèi)打√II日期如S6J8日期州S6I子電子郵箱WANGYANWANGYAN0722126COM