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J-GLOBAL ID：201802236303241591   整理番号：18A0587640

信号処理技術を用いたテキスト言語同定【Powered by NICT】

Text language identification using signal processing techniques

著者 (3件)： Nezhadi Mohammad. M. Alyan (Image Processing & Data Mining Lab, Shahrood University of Technology, Shahrood, Iran) ,  Forghani Majid (Institute of Natural Sciences & Mathematics, Ural Federal University, Yekaterinburg, Russia) ,  Hassanpour Hamid (Image Processing & Data Mining Lab, Shahrood University of Technology, Shahrood, Iran)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： ICSPIS  ページ： 147-151  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 意味を理解できなくても人間は音声言語を認識できることが多い。テキスト言語決定は,テキスト処理システムにおける重要な要求である。本論文では,信号処理技法に基づく新しいテキスト言語同定を提示した。各言語では,文の構成要素と同様には単語を構成成分間の依存性である。時系列としてテキストを考慮すると,この依存性は信号処理技術を用いて観察できる。提案した方法は,ウェーブレットパケットとニューラルネットワークを用いたテキスト,三段階様式の言語を認識する。最初の連続した単語間のいくつかの付加的空間を添加することによる信号処理のためのテキストを作成したことを前処理部,UTF8符号化方式を用いたテキストを表している。第二段階では,ウェーブレットパケット符号化テキスト,すなわち時系列に適用し,特徴ベクトルがサブバンドのウェーブレットパケット係数から抽出した。最後に分類断面を抽出された特徴ベクトルにニューラルネットワーク分類器を適用した。提案した方法は七種の異なる言語(アラビア語,英語,フランス語,ドイツ,イタリア,ペルシャおよびロシア)とWikipediaから収集したデータベース上で試験した。提案した方法は,97%以上の精度を得た。提案した方法は,リアルタイム応用での使用に適していることを十分高速であった。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： 文書処理 ,  符号化 ,  単語 ,  データベース ,  前処理 ,  ニューラルネットワーク ,  英語 ,  話し言葉 ,  *言語 ,  *信号処理
準シソーラス用語： アラビア語 ,  特徴ベクトル ,  ウェーブレットパケット ,  *言語同定 ,  *テキスト , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  ニューロコンピュータ  (JC06010Q)

タイトルに関連する用語 (1件)： 言語同定