加米拉·吾守尔
- 作品数：7 被引量：8H指数：1
- 供职机构：新疆大学信息科学与工程学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金国家电子信息产业发展基金国家社会科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术语言文字电子电信更多>>
- 《现代维吾尔语语法信息词典》数据库建设的研究
- 《现代维吾尔语语法信息词典》是为实现维吾尔语的自动分析与自动生成而研制的一部机器词典。是维吾尔文信息处理的支柱工程。在自动分析、自动生成、机器翻译、自动标注、自动校对等工作中语法信息词典所起的作用都是通过语法属性字段及其...
- 加米拉·吾守尔瓦依提·阿布力孜吐尔根·依布拉音
- 关键词：现代维吾尔语语法信息电子词典数据库
- 文献传递
- 新疆少数民族地区的计算机教育建设被引量：1
- 2007年
- 随着历史长河滚滚向前奔流，新疆古代民族通过不断地迁徙、裂变、融合和发展，逐渐形成了当代新疆的13个主要民族。语言文字是教育的主要工具。多民族、多语种的特点，造就了新疆教育的复杂性。新疆是一个以维吾尔族为主体的多民族地区，目前境内有维吾尔族、汉族、哈萨克族、回族、柯尔克孜族、蒙古族、塔吉克族、锡伯族、满族、乌孜别克族、俄罗斯族、达斡尔族、塔塔尔族等47个民族，其中世居民族有13个。截止2004年底，新疆人口为1963．11万人，其中少数民族人口约占60．5％。各民族中，维吾尔族897．67万人，占总人口的45．73％；汉族780．25万人，占39．75%；哈萨克族138．16万人，占7．04%；回族87．63万人，占4．46％；柯尔克孜族17．12万人，占0．87％；蒙古族16．96万人，占0．86%；塔吉克族4．35万人，占0．22％；锡伯族4．08万人，占0．21％；满族2．41万人，占0．12％，乌孜别克族1．42万人，占0．072％；俄罗斯族1．13万人，占0．058％；达斡尔族0．67万人，占0．034%；塔塔尔族0．47万人，占0．024%；其他少数民族共10．79万人，占0．55％。党和国家从新疆多民族的实际出发，制定并实施了一系列符合国情的民族政策和宗教政策，在少数民族聚居地区实行了民族区域自治制度。
- 加米拉·吾守尔吐尔根·依布拉音
- 关键词：少数民族地区计算机教育塔吉克族乌孜别克族达斡尔族
- 汉文-维吾尔文双语对齐语料库的实验性研究
- 本文阐述了汉文-维吾尔文双语对齐语料库的构建的一些技巧,通过实践提出了建设汉文-维吾尔文双语对齐语料库的方法。本文所实验的语料库收集汉文-维吾尔文双语句子对齐语1000句左右,可进行汉文和维吾尔文关键词检索,查询语料库中...
- 热西旦·塔依加米拉·吾守尔吐尔根·依布拉音
- 关键词：双语语料库句子对齐机器翻译系统
- 文献传递
- 现代维吾尔语语言资源平台构建技术的研究
- 语言资源是进行自然语言处理技术研究的必备条件,而按规范标注的语科库更是各项研究工作的前提。《现代维吾尔语语言资源平台》是用于构建面向信息处理的维吾尔语语言知识库。本文中研究与设计开发《现代维吾尔语语言资源平台》,平台以无...
- 加米拉·吾守尔吐尔根·依不拉音
- 关键词：维吾尔语语料库
- 文献传递
- 基于多卷积核DPCNN的维吾尔语文本分类联合模型被引量：7
- 2021年
- 由于维吾尔语形态丰富且资源匮乏,因此直接使用现有的深度学习模型并不能很好地完成文本分类任务。基于此,该文提出了MDPLC文本分类模型,即首先将预先训练的词向量和经Bi-LSTM处理得到的语义信息进行融合,进而得到全句语义依赖,然后通过组合池化的CNN进一步加强局部语义学习,同时以双通道的方式使用多卷积核DPCNN捕获文本语义信息,最后融合两种模型提取到的信息完成文本分类任务。为验证该模型的有效性,该文分别采用中文、英文和维吾尔文短、长文本数据集进行实验,实验结果表明,该模型在多个分类任务中取得的性能都高于现有主流深度学习模型,验证了该模型在不同语种、语义表达稀疏和语义丰富各种情况下的鲁棒性。
- 加米拉·吾守尔吴迪王路路古丽尼格尔·阿不都外力买合木提·买买提买合木提·买买提
- 关键词：维吾尔语文本分类
- 现代维吾尔语语言资源平台构建技术的研究
- 语言资源是进行自然语言处理技术研究的必备条件,而按规范标注的语料库更是各项研究工作的前提。《现代维吾尔语语言资源平台》是用于构建面向信息处理的维吾尔语语言知识库。本文中研究与设计开发《现代维吾尔语语言资源平台》,平台以无...
- 加米拉·吾守尔吐尔根·依不拉音
- 关键词：维吾尔语语料库
- 文献传递
- 基于词缀附加引擎的维吾尔语名词词干提取研究
- 2019年
- 文章对维吾尔语名词形态变化进行分析,并设计一种基于名词词干的词缀附加引擎算法。该算法可以根据词干结构自动附加1~5层词缀,并生成1个词干的501种形态。利用该引擎首次以词缀附加方式进行词干提取,实验表明,在基于规则的词干提取方法里,文章方法的正确率为95.12%。
- 瓦依提·阿不力孜加米拉·吾守尔加米拉·吾守尔
- 关键词：维吾尔语形态分析词干提取
