双音节动词重叠形式演变

单音节动词重叠的嵌“一”和省“一”式在功能上体现出不同的特点,使得这两种形式在表少量动词重叠产生、发展的过程中始终对立存在。双音节动词重叠在最初阶段也表现出比较清晰的功能形式对立,但历经近代汉语发展的全过程后,却表现出形式合流的趋势,这体现了功能和形式两方面的相互影响和此消彼长。     

基于HCM2000延误模型的最佳周期时长估算公式

提出了一套新的、基于美国道路通行能力手册2000版(HCM2000)延误模型的信号控制交叉口最佳周期时长估算公式.首先探讨信号交叉口最佳周期时长的理论计算方法,然后选取代表不同交通状况的典型交叉口,计算其最佳信号周期时长,以此作为样本数据进行回归分析,得到两个分别适用于两相位和多相位信号控制交叉口的最佳周期时长估算公式.该公式克服了久用的Webster最佳周期时长估算公式不适用于高饱和度交叉口的问题.     

Matlab在鸣禽语图分析中的应用

Matlab被称为第四代计算机语言,是一种在工程技术上经常使用的强大的多功能数据分析处理应用软件,鸣禽发声的声学特征参量主要是音节时程t(ms）、主峰频率f(kHZ）、陪音个数及能量分布。使用快速傅立叶变换函数,Matlab可以从3个方面对鸣禽的声音进行分析,并将分析结果可视化,输出鸣声的原始信号、功率谱及语图,从而能够对鸣禽发声的声学特征参量进行处理分析。     

How Certain Modern Poets Create Different Effects in Their Poems

This essay analyses the use of some modern poetical techniques and the different effects they create, providing a key for the appreciation of modren poems.     

电子切音器及其在语音实验中的应用

在实验语音学中,为获得语音的时长参数,需要采用切音的办法.我们研制了电子语音切音器,既可以方便准确地切取不同部位,不同长度的音段,还可以做语音时长的测量,语流的重新组合等语音学实验,所得结果用数字显示. 用它做了一些音节互换,在听感上造成声调变化的初步实验.结果表明,对语音学研究有一定的意义.     

基于神经网络的行驶时长预测

定位设备的普及产生了海量的车辆行驶数据,使得利用历史数据预测车辆行驶时长成为可能.车辆行驶数据由两部分组成:车辆行驶经过的路段序列信息和出发时段;路径总长度等外部信息.如何提取路段序列特征,以及如何将序列特征与外部特征有效地融合,成为预测行驶时间的关键问题.为解决以上问题,提出了一个基于Transformer的行驶时间预测模型,模型由路段序列处理模块和特征融合模块两部分组成.首先,路段序列处理模块使用自注意力机制处理路段序列,提取路段序列特征.该模型不但可以充分考虑各条路段与其他路段间道路速度的时空关联性,同时可保证数据并行输入模型,避免了使用循环神经网络时数据顺序输入导致的效率低下.其次,特征融合模块将路段序列特征与出发时段等外部信息相融合,最终获得预测的行驶时长.在此基础上,统计路口连接的路段数作为路段的上/下游路口特征,与路段特征结合输入模型,进一步提升了行驶时长的预测精度.在真实的数据集上与主流预测模型进行的对比实验表明,该模型在预测精度以及训练速度上均有提升,体现了所提模型的有效性.     

女装品牌名称的社会语言学分析——以乌鲁木齐市友好、太百、富成三大商场所引入的品牌为例

当今社会,商品品种纷繁多杂,除去质量保证、售后服务等外,人们对于商品名称的要求也越来越高。服装品牌名称在商品中占据着重要地位,本文主要对乌鲁木齐商场中出现的一些女装品牌名称进行搜集与分析,发现这些品牌名称具有语言简明、便于记忆、音节和谐、语义淡化等特点。     

潮州方言单字调的实验研究

潮州方言属闽南区方言.本实验采用现代计算机声谱分析软件Praat对潮州方言单字调进行声学研究,并与其他方言相比较,得出男女声调域.用T值法进行标准化分析,得出潮州方言单字调的空间五度值,并与传统实验结果相比较.     

常德方言轻音音节的声学特征

语音实验考察了常德方言的声调系统并对其轻音音节从时长,音强,调值和元音音质四方面作了声学分析,最终确定常德轻音的区别性声学特征是调值而非音节时长.     

融合藏族人名音节特征的性别自动识别

藏族人名的性别自动识别是自然语言处理中非常重要的基础性问题之一.文章中提出了融合音节特征的SVM模型藏族人名性别识别方法,采用支持向量机(SVM)模型为基本框架,依据藏族人名的构词特征和统计分析,设计了特征模板,使支持向量机模型有效地处理藏族人名性别识别问题.实验结果表明,在包含18 821个藏族人名的103974个句子中,随机抽取3 764个藏族人名作为测试语料,对SVM的高斯核、线性核、多项式核和S型核等4个常用核函数做了实验,性别自动识别的准确率分别达到99.98%、98.81%、96.98%和95.45%.