基于联合多样性密度的汉语方言辨识

• 作者: 张世形 张宁 张浩 顾明亮
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 汉语方言辨识 多示例学习 多样性密度 k近邻 平均最近距离
• 年，卷（期）: 2016,（10）
• 所属期刊栏目: ·模式识别与人工智能·
• 页码范围: 161-166
• 页数: 6页
• 分类号: TP391
• 字数: 7122字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.1405-0016

摘要

为了解决汉语方言模型设计较为单一的问题,提高方言辨识的效率,提出了一种基于联合多样性密度的汉语方言辨识方法.多样性密度算法是多示例学习中的一种经典算法,联合多样性密度算法是对其的改进应用.该方法首先将方言进行预分类为多个小类,然后将各小类方言进行多示例包生成,并通过期望最大多样性密度算法进行多示例学习,得到的多个多样性密度点作为方言的多示例模型,最后提出平均最近距离算法进行模式分类.该方法在训练模型时得到的方言模型更为全面、完整,在模式分类时考虑了未知包中每个示例的影响,提高了辨识系统的效率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	顾明亮	江苏师范大学物理与电子工程学院	19	36	4.0	5.0
5	张宁	江苏师范大学物理与电子工程学院	9	12	2.0	3.0
6	张浩	江苏师范大学物理与电子工程学院	3	4	1.0	2.0
7	张世形	江苏师范大学物理与电子工程学院	5	15	3.0	3.0