给大家分享5篇关于蒙古语的计算机专业论文

今天分享的是关于蒙古语的5篇计算机毕业论文范文, 如果你的论文涉及到蒙古语等主题,本文能够帮助到你

蒙古语情感语音合成系统研究与实现

这是一篇关于蒙古语,情感语音合成,端到端,情感自适应,情感可控的论文, 主要内容为随着蒙古语智能信息处理技术的飞速发展,蒙古语语音合成技术已经达到实际应用水平,可以合成高音质的语音,但是情感表现力还有待提高。语音信息不仅仅是对文字的陈述,同时还需要包含很多的副语言信息,比如语速、语调、情感等。要想更好地将文字转化为拟人化的语音,合成带有情感的语音是必不可少的。研究蒙古语情感语音合成技术不仅能够扩展语音合成应用场景,还对推动蒙古语智能信息化发展具有重要意义。本文研究内容如下:1.构建了蒙古语情感语音数据库。本文构建了包含8种离散情感的蒙古语情感语音库,分别为高兴、生气、悲伤、惊奇、恐惧、厌恶、无聊以及中性情感。每种情感使用500句语料进行录制,共建立6.1小时的蒙古语情感语音库。2.端到端语音合成模型对数据规模有很强的依赖性,为了在有限规模情感语音数据下,合成高质量情感语音,本文提出了基于情感自适应的蒙古语情感语音合成方法。首先使用大量中性蒙古语语音数据训练得到预训练模型,然后使用情感语音对预训练模型进行微调,得到自适应蒙古语情感语音合成模型。实验结果表明,该方法在情感自然度、清晰度方面都远超未进行预训练的基线模型。3.本文提出了情感可控的蒙古语语音合成模型。通常情感语音合成模型仅能够合成单一情感语音,无法用单一模型随意合成多类情感语音。本文首次在蒙古语情感语音合成模型的基础上添加情感标签,研究了情感可控的蒙古语情感语音合成模型,同时将不同维度情感向量作为输入,并对合成的效果进行了实验比较。实验结果表明,使用8维情感向量对情感标签进行表示,能够合成情感区别明确、质量较高的情感语音。4.搭建蒙古语情感语音合成系统。本文采用B/S架构、Flask框架和Tacotron2模型,设计并构建了蒙古语情感语音合成云服务系统,在此基础上开发了相应的演示系统。

基于知识图谱的蒙汉双语五畜领域自动问答的研究

这是一篇关于蒙古语,五畜,知识图谱,问答系统的论文, 主要内容为随着数字化社会的不断发展,人工智能技术的不断壮大,各个领域的应用场景也变得愈加复杂。在自然语言处理领域中,关于特定领域内的自动问答研究也变得深入和多样。普通的搜索引擎是返回基于关键词的一系列文章,而问答系统通过对自然语言的分析,给出更精确的回答。它是更高级、更精准的搜索引擎,体现了计算机的智能性。知识图谱聚合了大量知识的结构化语义信息,能够对各类事物进行建模,并对各类概念及概念之间的关系进行详细的描述,是通往认知智能的道路上的基石,也推动了人工智能的发展。基于知识图谱的问答能够利用实体间的关系,提供高质量的知识来源,理解所输入问题的语义,完成查询、推理和概念检索等操作,辅助提升检索信息的效率,明确用户查询背后所包含的语义信息,返回正确答案。然而在蒙古文信息处理领域,不仅缺乏与百度百科相似的搜索引擎,而且对知识图谱技术的应用也较为匮乏。为解决以上这两个问题,针对蒙古文领域问答系统的研究十分必要,通过实现问答这种更高级的检索信息的方式,可以深层次理解蒙古文语义知识,促进各民族文化交流,推动中华民族共有精神家园建设。蒙古语的(?)(五畜)是指马、牛、骆驼、绵羊和山羊。蒙古语中,五畜相关的专有词汇十分丰富多彩且具有鲜明的民族特色,如五畜的类别、性别、年龄、毛色、性情等都是具有细致的称呼的,还有很多的通用名称或者方言土语词汇,五畜词汇形成了一个完整的语义场。而本文旨在实现基于知识图谱蒙汉双语五畜领域的自动问答系统(Mongolian and Chinese Five Livestock Question and Answer,MCFLQA),具体的研究内容如下:(1)获取并处理五畜领域数据集。翻译蒙古文数据,形成蒙汉双语结构化数据,方便高效抽取实体、关系、属性。(2)构建蒙汉双语五畜领域知识图谱。通过结构化的方式抽取实体、关系、属性,构建知识图谱,使用图数据库实现可视化。(3)识别问句中的五畜实体。AC多模式匹配算法及文本相似度算法相结合,共同构成五畜实体抽取方法,来支持加速实体识别、问句类型匹配等操作。(4)多分类模型确定查询意图。收集蒙汉双语疑问词,提高句义分析准确率,人工收集1013条问句,用于分类模型的输入。本文分别使用TF-IDF和Embedding特征,建立线性SVM、非线性SVM、Nave Bayes Model、Logistic Regression、Random Forest、XGBoost、LightGBM等分类模型,实验表明,使用Embedding特征建立的线性SVM分类模型分类效果最好,能够通过对问句文本分类判断用户的意图。(5)基于知识图谱实现蒙汉双语自动问答。通过问句理解、语义匹配和答案检索等操作实现问答系统,并随机抽取五种类别的蒙汉双语问答对各300条来测试系统性能,平均正确率为89.2%,为蒙古语五畜知识传播、疾病问答等提供了强有力的平台。

蒙古语情感语音合成系统研究与实现

蒙古语多模态情感语料库的构建和研究

这是一篇关于蒙古语,多模态,情感语料库,检索系统的论文, 主要内容为情感通常是个人对客观事物的主观评价和反应,是实现人机交互和机器智能的重要元素。自古以来人类通过语音、文字、表情、体态的形式表达自己的认知和情感,到了网络时代人们更加倾向于利用视频、文本、音频的某个或综合的方式,即多模态形式作为表达认知和情感的途径。因此,多模态情感分析和识别作为自然语言处理和多模态机器学习领域的重要研究方向受到广泛关注。多模态情感语料库是多模态情感分析的数据基础,为多模态情感分析模型的建立提供训练和测试数据。目前,蒙古语多模态情感分析和识别工作仍处于起步阶段,亟需各种类型语料资源的支持。因此,以多模态语料库的形式表示和分析情感是一项重要的任务。本文旨在构建蒙古语多模态情感语料库,以弥补其情感标注语料库的欠缺和情感划分不完善的现状,为蒙古语多模态机器学习提供资源。本文的绪论部分介绍了选题的背景和意义,概述了国内外相关研究的现状,并阐述了研究内容。第一章对蒙古语语义资源中与情感相关的词汇进行了归纳和分类,并基于语义对其进行了全面的整理,将蒙古语情感分为九大类,为后续的情感标注提供了依据。第二章设计了蒙古语多模态情感语料库的构建方案,包括情感数据的获取、标注体系的建立以及语料库质量评估等内容,并按照该方案构建了蒙古语多模态情感语料库。第三章对蒙古语多模态情感语料库进行了评估和统计分析。第四章介绍了搭建的多模态情感语料库检索系统,该系统实现了文本检索、情感数据标注、数据管理等功能,为用户提供了快捷的检索数据库的平台,同时为后续建设大规模的蒙古语多模态情感语料库提供了便捷的工具。最后是总结与展望。本文所构建的蒙古语多模态情感语料库为蒙古语情感识别、情感分析、语音情感合成以及多模式对话系统等任务提供了重要的资源支撑。在一定意义上推动蒙古语信息处理的发展和应用。