基于神经网络的拼音汉字转换

摘要

拼音汉字转换是自然语言处理的重要内容,在语音输入,语音识别,汉字输入等领域都有重要的应用.该系统的应用背景是中国盲文系统中盲文与汉字的相互转换模块.盲文和拼音有很简单的对应关系,所以盲文到汉字的转换就是拼音与汉字的转换.自然语言处理有基于规则和基于语料库统计两种方法.该文提出的基于神经网络的方法是基于语料库统计的方法的一种,这类方法比基于规则的方法简单,同时也具有很好的效果,能够较好的处理语言的远距离关联和深度递归.该文首先分析了拼音汉字转换的过程和原理,指出拼音汉字转换的重点在于同音字的选择,然后考察了拼音汉字转换的现有的几种方法,重点考察了基于隐马尔可夫模型的转换方法,指出了该方法的一些不足,然后针对这些不足,引入了神经网络的方法,说明了利用神经网络的模式记忆和联想能力来实现拼音汉字的转换的原理.提出了基于神经网络的音字转换系统的结构,设计并实现了基于BP网络和基于RNN网络的拼音汉字转换系统,讨论了运用反向传播算法(BP)算法和随时间演化的反向传播算法(BPTT)对这两种网络进行训练的方法.设计了输出增量训练算法来实现对网络的无监督训练,提出了神经网络和viterbi相结合的拼音汉字转换算法.并说明了系统各模块的功能和实现.对系统实现中的难点和重点进行了讨论.最后讨论了试验结果,对几种方法的转换特性,正确率,时间空间效率和其中的原因进行了讨论.说明了采用基于神经网络的方法模拟高阶的隐马尔可夫模型实现的意义,并提出了以后的改进方向.

目录

文摘

英文文摘

第一章引言

1.1拼音汉字转换概述

1.1.1自然语言处理简介

1.1.2拼音汉字转换项目背景

1.1.3拼音汉字转换研究现状

1.2神经网络的概述

1.3 matlab及基于matlab的神经网络

第二章设计

2.1基于规则的拼音汉字转换思想

2.2基于HMM方法的拼音汉字转换思想及其不足

2.2.1概率模型

2.2.2基于隐马尔可夫模型(HMM)的拼音汉字转换

2.3基于神经网络拼音汉字转换思想

2.3.1训练

2.3.2计算

2.4网络结构设计

2.4.1BP网络简介

2.4.2递归网络简介

2.4.3系统网络设计

第三章实现

3.1训练算法

3.2转换过程

3.3遇到问题及解决方法

第四章试验数据及分析

第五章结论

5.1基于神经网络方法的优点及前景

5.2基于神经网络方法的不足及改进方向

致 谢

参考文献