12、语音模式生产性的语料库证据

语音模式生产性的语料库证据

1. 初步考量

语音修改后的禁忌语(SWs)可通过语音图式性构式(SCxns)建模,但此类图式的认知现实性仍是重要问题。近期围绕高度图式性构式的合理性有诸多讨论,基于基于用法的方法中丰富记忆表征这一关键假设,若图式的主要功能是减少构式表征中的冗余,那么图式可能变得多余。并非所有可能的概括都反映了具有认知现实性的图式,因为图式性没有内在上限。不过,高度图式性构式是否存在可通过实证回答,其中一个主要证据是生产性,在语料库中可通过图式的类型频率和低频类型的出现来衡量:假定图式的高类型频率与低单例频率相结合,表明其具有生产性和认知现实性。

为测试假定的语音图式的生产性,使用了Bloggmix和Diskussionsforum语料库的数据,并进行了以下准备步骤:
1. 以字符串形式操作化 :将语音图式建模为字符串,再转换为可用于CQP查询的正则表达式。例如,[fa - x] 被建模为 [word=”fa. ”]。由于图式中音素与字母的对应关系较为直接,且考虑了拼写变化,将字符串解释为语音序列的问题通常可忽略不计。
2.
嵌入可检测模式 :由于禁忌语及其变体的多功能性,单独使用语料库搜索难以识别它们。但包含禁忌语的一些特定模式可可靠检测,如感叹模式 [fy sw]、[sw också] 和强化模式 [jävla adj],并将这些模式转换为CQP查询。例如,[fy fa - x] 转换为 [word=”fy”] [word=”fa. ”]。
3. 清理原始数据 :手动清理检索到的原始数据,谨慎规范明显的拼写错误和(

内容概要:本文围绕“基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究”展开,提出了一种结合Koopman算子理论与递归神经网络(RNN)的数据驱动建模方法,旨在对非线性纳米定位系统进行有效线性化建模,并实现高精度的模型预测控制(MPC)。该方法利用Koopman算子将非线性系统映射到高维线性空间,通过递归神经网络学习系统的动态演化规律,构建可解释性强、计算效率高的线性化模型,进而提升预测控制在复杂不确定性环境下的鲁棒性与跟踪精度。文中给出了完整的Matlab代码实现,涵盖数据预处理、网络训练、模型验证与MPC控制器设计等环节,具有较强的基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)可复现性和工程应用价值。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及自动化、精密仪器、机器人等方向的工程技术人员。; 使用场景及目标:①解决高精度纳米定位系统中非线性动态响应带来的控制难题;②实现复杂机电系统的数据驱动建模与预测控制一体化设计;③为非线性系统控制提供一种可替代传统机理建模的有效工具。; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码逐模块分析实现流程,重点关注Koopman观测矩阵构造、RNN网络结构设计与MPC控制器耦合机制,同时可通过替换实际系统数据进行迁移验证,深化对数据驱动控制方法的理解与应用能力。
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