3、阿萨姆语和博多语在特定情境下的语言研究

最新推荐文章于 2025-10-29 14:22:08 发布
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分类专栏： AI赋能可持续发展 文章标签： 阿萨姆语 博多语 COVID-19
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阿萨姆语和博多语在特定情境下的语言研究

阿萨姆语中与COVID - 19相关的新词研究

在COVID - 19大流行期间，不同语言中都出现了许多新词，人们也从不同角度对新词进行研究。在阿萨姆语方面，此前尚未有从新词角度进行的相关研究。

理论框架与研究方法
  • 前人研究借鉴 ：此前有众多关于新词的研究。如A Senapati提出了基于语料库的研究方法，用于处理孟加拉语中大量与COVID - 19相关的文本；Asif的理论框架以新词的三个要素——单词生成、借用和词汇偏离为基础；Krishnamurthy采用新词模型来描述单词的形成，该模型包括词形成机制、借用其他语言的术语以及词汇派生三个部分。
  • 不同研究视角 ：不同学者从不同角度对新词进行研究。Mweri研究了COVID - 19带来的新词，包括已有词汇的语义转变和新造词；Bharati识别并分类了典型的冠状病毒相关新词，并研究其形成和使用方式；Akut等人采用描述性 - 定性设计研究新词的形态结构；Saleh的研究表明新短语的不断涌入体现了英语的活力和创造力。
语料库创建
  • 必要性 ：由于该新词研究基于文本语料库的频率分析和单词排名，且研究对象是冠状病毒新词，所以需要一个专门的COVID - 19语料库。但目前并没有这样的专业语料库，相关文章又比较分散，因此创建专门的语料库很有必要。
  • 创建步骤 ：
    1. 选择数
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5、博多语声调识别与阿萨姆语自然场景文本实时检测研究
gitlab7runner的博客
09-10 19
本文探讨了博多语声调识别与阿萨姆语自然场景文本实时检测的研究进展。在博多语研究中，重点分析了词汇与语义误差、数据资源不足等问题，并提出基于词义消歧的声调识别方法；在阿萨姆语研究中，采用YOLOv3-Tiny和YOLOv5s算法实现高效准确的文本检测，实验结果显示模型在自定义数据集上达到94.3% mAP精度和13.3ms检测速度。文章还总结了两类任务面临的共同挑战与未来发展方向，包括数据扩充、技术改进、算法优化及多语言融合应用等。
2、语言中的否定与新冠期间阿萨姆语新词研究
gitlab7runner的博客
09-07 14
本文探讨了孟加拉语中的否定现象及新冠疫情期间阿萨姆语新词的产生。通过对TDIL语料库的分析，研究了孟加拉语中以‘na’开头的否定词使用情况，并手动筛选出有效否定词；同时，利用Python爬虫技术构建阿萨姆语新冠新闻语料库，结合集合差运算与频率分析识别新词。研究对比了两种语言现象的研究方法与意义，提出语料库建设、计算技术与语言学结合的重要性，展望未来在跨语言研究、NLP应用深化及语言动态监测方面的发展方向。
25、本土语言韵律与转录系统研究：以迪欧拉语和孔卡尼语为例
oo7890的博客
08-12 33
本博客聚焦于本土语言研究，探讨印度濒危语言迪欧拉语的韵律特征及其双语现象的影响，同时介绍孔卡尼语语音转录系统的开发与优化。研究揭示了迪欧拉语作为藏缅语族语言的音节计时特性，并分析了其与阿萨姆语在韵律模式上的异同。此外，博客提出了孔卡尼语语音转录系统的改进方向，旨在推动本土语言的技术应用与保护传承。
4、博多语声调识别的计算方法探索
gitlab7runner的博客
09-09 45
本文探讨了博多语这一汉藏语系声调语言的文本声调识别问题，提出了一种基于改进莱斯克算法的计算方法。由于博多语资源匮乏，研究采用基于词典知识的方法，结合印度WordNet和手动构建的声调-同义词集词典，通过三步流程（声调词识别、词义识别、声调识别）实现文本中声调的自动识别。实验在包含306个句子的测试集上达到57.5%的准确率，结果表明词义消歧方法可用于文本声调识别，但性能受限于语言资源的不足。文章分析了错误原因，并展望了未来在资源扩充、算法改进、多模态融合和跨语言迁移等方面的研究方向。
世界语言知识图谱 | 汉藏语系 | 印欧语系
u013669912的博客
10-04 2914
……
10、语言语料库的统计研究与方法
cola5的博客
10-29 53
本文探讨了语言语料库的统计研究方法，重点以孟加拉语为例，梳理了早期研究的局限性及现代大型语料库的应用进展。文章系统介绍了描述性统计、推断性统计和评估性统计三类方法，涵盖频率计数、卡方检验、T检验、方差分析、聚类分析、因子分析和多维尺度分析等技术，阐述其在语言数据分析中的应用与流程。最后总结指出，统计方法在语料库语言学中日益重要，未来可结合机器学习等技术深入挖掘语言规律，推动语言教学与语言技术的发展。
27、英语 - 阿萨姆语神经机器翻译器的开发与模糊聚类算法研究
theta的博客
08-09 28
本文聚焦于英语-阿萨姆语神经机器翻译系统的开发及基于模糊的加权差分进化算法的聚类技术研究。通过构建基于LSTM和GRU的不同模型并引入注意力机制，成功实现了高效的翻译模型，其中混合架构模型表现最优。此外，提出了一种新的模糊聚类方法Fuzzy-WDE，并在基因表达数据分析中展示了其优越性。研究为低资源语言翻译和生物医学数据聚类提供了重要参考。
7、印度语言的自然语言处理与古吉拉特语加扎勒韵律识别
resnet7explorer的博客
07-26 66
本文探讨了印度语言自然语言处理（NLP）领域的两个重要方向：拼写和语法检查系统，以及古吉拉特语加扎勒的韵律识别技术。重点介绍了基于迁移学习和Transformer架构的Panini方法在孟加拉语语法纠正中的高效表现，以及一种基于Unicode和HashMap的古吉拉特语加扎勒韵律识别系统。文章还分析了两种技术的应用场景、流程对比以及未来发展方向，为印度语言的处理提供了全面的技术参考和应用前景。
13、印度语言语音标准要求与孟加拉语词性标注技术分析
cicd6pipeline的博客
08-27 26
本文深入分析了印度语言在语音识别与合成标准（如SRGS、PLS和SSML）中的技术要求，指出现有标准在处理多文字、方言和发音变体等方面的不足，并提出改进建议。同时，研究针对孟加拉语词性标注任务，比较了多种监督式POS标注方法，包括Brill、HMM、n-gram模型和递归神经网络，使用大规模手动标注数据集进行实验，结果表明一元模型表现最佳，RNN次之。研究为印度语言语音技术发展及孟加拉语自然语言处理提供了重要参考。
CentOS 8下Tesseract阿萨姆语语言包及依赖全集
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知识付费源码程序平台功能完善带详细教程
11-24
知识付费源码程序平台功能完善，支持微信、支付宝、银联、服务商支付，支付接口 支持阿里云、腾讯云、七牛云外部储存。 内附详细搭建教程。 源码只是拿来测试学习，不可用来商用，喜欢购买正版。
【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究（Matlab实现）
11-24
【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究（Matlab实现）内容概要：本文研究了基于机器学习（ML）和离散小波变换（DWT）的电能质量扰动分类方法，并提供了Matlab实现代码。首先利用DWT对电能质量信号进行特征提取，有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的时频特性；随后结合多种机器学习分类器（如SVM、BP神经网络、随机森林等）对提取的特征进行训练与分类，构建高效的扰动识别模型。文中详细阐述了信号预处理、特征工程、模型训练与评估的全过程，验证了该方法在多类扰动识别中的准确性与鲁棒性。; 适合人群：具备一定信号处理和机器学习基础知识，从事电力系统、电气工程及相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标：①用于电能质量监测系统中对异常信号的自动识别与分类；②为智能电网中的故障诊断与电能质量管理提供技术支持；③作为Matlab仿真实践案例，帮助理解DWT在信号分析中的应用及ML分类器的实现流程。; 阅读建议：建议结合Matlab代码同步运行与调试，深入理解DWT分解过程及特征提取方法，同时可尝试更换不同分类器或优化参数以提升分类性能，进一步拓展至实际数据的应用验证。
RK3576开发板WiFi AP配置[代码]
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感应异步电机转子磁场定向控制基于模型参考自适应观测器（MRAS）+模数最优法整定电流环和对称最优法整定速度环的无感算法（Simulink仿真实现）
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