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基于MobileNet网络多国人脸分类识别被引量：3: 2020年; 随着各国经济贸易、文化交流往来的日益频繁,快速、有效地区分各国人员身份是当前人脸识别领域的一项重要研究。本文特针对亚洲区域五个国家(中国、日本、韩国、泰国、印度)进行人脸分类识别的研究,本文基于MobileNet进行五国人脸分类识别,因为这五国人脸较为相似,为能有效降低冗余,本文将八度卷积插入该网络中减少冗余,提升精度;并提出使用中心损失函数和交叉熵损失函数相结合的方法来提升准确率。经过实验验证,本文提出的在网络中插入八度卷积和中心损失函数两种改进方法均可以提升准确率,其最高准确率可达87.84%,其Error top 1最低达到0.120%。; 郭奕君阿里木江·阿布迪日依木努尔毕亚·亚地卡尔朱亚俐朱亚俐

基于不同关键词提取算法的维吾尔文本情感辨识: 2017年; 该文在研究不同的关键词提取方法的基础上,针对维吾尔语文本中的生气、高兴等常见情感类型进行情感辨识研究。结合维吾尔文本句子中的情感表达特点,用TextRank、稀疏判别分析(sparse discriminant analysis,SDA)和稀疏支持向量机(sparse support vector machine,Sparse SVM)等提取方法得到具有代表性的关键词集,并基于这些关键词集进行特征提取和情感模型构造。该文从电影电视剧中演员的维吾尔语台词、小说等文本中选取含有生气和高兴2种情感文本的句子,构造实验数据集并验证所提出的文本情感倾向性分析方法的有效性。实验结果表明:该文用多种方法所提取的关键词集都能有效地对维吾尔语文本句子进行情感分类,尤其是基于Sparse SVM的稀疏性分析的关键词提取方法在少量关键词语集上能有效地进行较高准确率的情感分类。; 赛牙热.依马木热依莱木.帕尔哈提艾斯卡尔.艾木都拉李志军; 关键词：情感识别维吾尔语

关于现代汉语唇形阻塞的可量化研究: 现代汉语唇形阻塞的可量化研究,是将原本不具体、不精准的唇形阻塞表述用数字、数据予以明确的方法。基于创建人机语音技术新的理论体系和人机语音技术新的运行法则,本文以量化解析为统揽,以唇形阻塞为重点,全面构建了可人可机可合成的...; 白驹古力努尔·艾尔肯艾斯卡尔·艾木都拉; 关键词：现代汉语可量化; 文献传递

基于多注意力机制的维吾尔语人称代词指代消解: 2021年; 针对深度神经网络模型学习照应语和候选先行语的语义信息忽略了每一个词在句中重要程度,且无法关注词序列连续性关联和依赖关系等问题,提出一种结合语境多注意力独立循环神经网络(Contextual multi-attention independently recurrent neural network,CMAIR)的维吾尔语人称代词指代消解方法.相比于仅依赖照应语和候选先行语语义信息的深度神经网络,该方法可以分析上下文语境,挖掘词序列依赖关系,提高特征表达能力.同时,该方法结合多注意力机制,关注待消解对多层面语义特征,弥补了仅依赖内容层面特征的不足,有效识别人称代词与实体指代关系.该模型在维吾尔语人称代词指代消解任务中的准确率为90.79%,召回率为83.25%,F值为86.86%.实验结果表明,CMAIR模型能显著提升维吾尔语指代消解性能.; 杨启萌禹龙田生伟田生伟; 关键词：语境指代消解

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新疆大学信号与信息处理重点实验室