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基于神经网络语言模型的藏文语义检索方法研究
【机 构】
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西藏大学
【出 处】
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西藏大学
【发表日期】
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2021年期
【基金项目】
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其他文献
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随着海量数据与复杂应用的急剧到来,人类面临着在海量数据中进行科学建模和智能决策的挑战,对人工智能基础理论的研究与发展已成为当前信息时代亟待解决的关键问题。粗糙集的提出为数学建模与计算提供了新的方法,其将人类的客观知识抽象为多元数据关系进行处理,构建粗糙集模型的本质为信息在多元关系下的关联推理和知识发现。本文针对直觉模糊粗糙集模型对复杂数据处理的诸多不足,提出图片模糊粗糙集模型及其扩展。本文工作如下
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古籍文献为解释人类的文化遗产提供了极其重要的历史证据,藏文古籍文献也是如此。采用数字化处理技术对古籍文献进行保护和传承具有重要的历史意义。古籍文献扫描图中的文字检测会直接影响后续文字识别任务的处理效果。虽然存在用于现代印刷文档和具有简单版面布局的古籍印刷文档的近乎完美的商业工具,但其它文档(手写文档、木刻版古籍文献、石碑等)构成了更多的挑战。本文的研究对象主要面向木刻版藏文古籍文献,因其遭受退化、
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