文本转换

摘要： 我们正处在以智能制造为主导的第四次工业革命的浪潮中,随着人工智能、信息技术、生物技术等新兴技术的兴起,制造业进入到了全面智能化转型时期。如何让机器设备变得更加智能,为人类提供更舒适便捷的服务,就成为人们不断探索的课题。语言交流是人与人沟通的基础,自然而然地,智能语音就成为人与机器交互的一个重要载体。在智能电视领域,随着技术升级和应用场景的不断拓展,智能语音已经成为智能电视的核心能力之一,在人机交互中占据了越来越重要的地位。为了提升语音整体性能及业务能力,各大厂家不再满足于第三方语音技术方案提供的整套服务,开始加大对智能语音全链路的研发投入,以便对语音功能有更多优化和选择的空间。而在智能语音的整个链路中,云端控制和决策能力又是至关重要的一环,所以搭建私有化中控平台,成为各大厂家优先选择的方案。

摘要： 地理概念的定义是对概念的本质属性稳定而规范的抽象描述,是人们深入理解和研究地理概念的基础和关键。本文分别从“上位的视角”“生活经验(概念的意象)”“文本的转化”等多个维度,运用比较、阅读、绘图、推理等多种方法对地理概念定义的教学进行探索,旨在帮助学生正确理解地理概念的定义,掌握给地理概念下定义的要领,培育学生的核心素养。

摘要： 从《七月与安生》到《少年的你》,曾国祥导演对友情和青春有自己独特的见解,也总能以细腻的镜头展示出残酷青春的阵痛,引发观众的共鸣.本文对比小说文本《少年的你,如此美丽》中的环境描写和电影《少年的你》的空间建构,探讨从小说文本到电影文本转换过程中空间建构方式的必经之路,主要从场景选择展现空间环境、色调选择描绘空间情绪、声音选择构建空间形象三方面论述.

摘要： 中华传统文化包含着取之不尽、用之不竭的精神文化财富,流传千年的文学古籍更是魅力无穷,让人感叹并向往古人的精神生活.如今,随着平面媒介图示与技法的不断发展,越来越多的艺术家开始转而探索和发掘本土文化,从传统文化中汲取营养.在当下"跨界热"的推动下,美术教育也应该顺应时代的发展,与其他学科相联系,打通学科壁垒,开拓学生的思路,提高学生的自主创新能力.在课程设计与实践方面,教师应激发学生以美术为媒介认识不同学科的兴趣,通过文本独立创作出《山海经》中的异兽形象.

摘要： 在课程改革的背景下,教师作为教材的解读者与组织者,应将教材转化为有利于学生学习的学材,以学材观审读与研析教材,在文本转换中实施学材重构。研究者通过研究教材内容的重组与学材观的建立、学材视域下学生主体性的认识以及整体观下的学材重构,并以基本不等式为例,阐释学材重构的教学意义,促进学生对知识本质的理解。

摘要： 影视剧本在对小说进行筛选的同时,需进行非线性剪辑,通过非线性剧情表述让观众一次性接受更多的剧情信息.在选择小说进行影视改编的过程中,制片人和导演最关注的是小说作品影视改编的可行度,可行度较高的影视改编能缩短改编周期,降低改编成本.本文从选择合适的小说作品开始,阐述如何建立清晰的故事线与情节结构,并对剧情进行筛选与对比,重点强化曲折的剧情,最后对剧情进行统一剪辑,探寻现代影视的创新模式.介绍并总结剧本筛选与剪辑的方法,为影视工作者提供参考,同时希望能拓展影视剧的开发模式,以提高影视作品的文化水准与市场效益.

摘要： 高考语言文字运用板块要求"正确、熟练、有效地使用语言文字",其"表达应用"层级涉及正确使用词语(包括熟语);辨析并修改病句;选用、仿用、变换句式,扩展语句,压缩语段;正确使用常见的修辞手法;语言表达简明、连贯、得体,准确、鲜明、生动;正确使用标点符号六个考点。

摘要： Q:本想晚上在家对学生的成绩进行统计,结果家里的Office办公软件无法使用,于是通过记事本进行了简单的记录,回到学校后想将文本中的内容转换成Excel表格。请问如何才能实现相关的操作?A:打开Excel软件,点击“数据”标签中的“自文本”按钮,在弹出的对话框中选择文本文件,会弹岀一个对话框,将“分隔符号”下的选项都选中,然后点击“下一步”按钮,就可以将数据导入到表格中。

摘要： 老师在课堂上讲解题目时,为方便与同学核对,往往希望把答案放到每道题的后边。但是网上搜集的试卷,答案往往都在所有题目的末尾。如果将每条答案分别复制、粘贴到对应题目的后边,当题目较多时,那工作量无疑是相当大的。其实将题目与答案文本转换为表格,并进行排序,即可轻松解决上述问题。

摘要： 全世界的哈萨克族都使用同一种语言---哈萨克语,但是由于历史的原因,形成了基于同一语言的两种文字形式这种特殊情况.这两种文字形式分别是以阿拉伯文字母为基础的中国哈萨克文字和以斯拉夫文字母为基础的哈萨克斯坦文字.这种特例,为哈萨克族科学技术的发展和文化的交流带来了不便,因此开发和完善哈萨克语这两种文字形式之间的计算机转换系统具有重要意义.本文将介绍用VC++6.0编写的哈萨克语的两种文字形式间的计算机自动转换,采用机器翻译的方法并在Windows环境下实现哈萨克语的两种文字形式间的智能转换.

摘要： 本发明公开了一种非平行文本条件下基于文本编码器的多对多语音转换方法，包括了训练部分和转换部分，使用了条件变分自编码器和生成对抗网络(VAWGAN)与文本编码器(Text‑Encoder)相结合来实现语音转换系统，在VAWGAN中加入代表语义的句子嵌入，能够较好地提升转换后语音的语音质量和个性相似度，实现高质量的语音转换。此外，本方法解除了对平行文本的依赖，实现了非平行文本条件下的语音转换，而且训练过程不需要任何对齐过程，提高了语音转换系统的通用性和实用性。此外，本方法可以将多个源‑目标说话人对的转换系统整合在一个转换模型中，即实现多说话人对多说话人转换。本方法在电影配音、语音翻译、语音合成等领域有较好的应用前景。

摘要： 本发明属于人工智能自然语言处理领域，具体涉及一种直白文本到反讽文本的文本风格转换方法及装置，包括：首先利用爬虫技术获得若干社交平台的评论数据，从中抽取具有明显情感倾向性的评论样本并打上标签，得到正负情感极性的平衡数据集，构建正负情感二分类的情感倾向性分类模型；基于正负情感二分类的情感倾向性分类模型构建模块构造名词‑形容词正负情感极性搭配表；然后通过转换模块对文本样本执行中心词与评价词的定位，并针对评价词进行正向情感极性替换；最后追加正向情感极性的评价句；本发明提出的方法适用于负面情感极性的文本，针对直白负面情感倾向性的文本进行风格转换，最终在不改变文本原意的前提下生成具有反讽内涵的文本。

摘要： 本发明公开了一种非平行文本条件下基于文本编码器的多对多语音转换方法，包括了训练部分和转换部分，使用了条件变分自编码器和生成对抗网络(VAWGAN)与文本编码器(Text‑Encoder)相结合来实现语音转换系统，在VAWGAN中加入代表语义的句子嵌入，能够较好地提升转换后语音的语音质量和个性相似度，实现高质量的语音转换。此外，本方法解除了对平行文本的依赖，实现了非平行文本条件下的语音转换，而且训练过程不需要任何对齐过程，提高了语音转换系统的通用性和实用性。此外，本方法可以将多个源‑目标说话人对的转换系统整合在一个转换模型中，即实现多说话人对多说话人转换。本方法在电影配音、语音翻译、语音合成等领域有较好的应用前景。

摘要： 本申请公开了文本转换模型训练方法和装置、文本转换方法和装置。该文本转换模型训练方法的一具体实施方式包括：将输入文本对应的输入字符序列中的字符依次输入待生成的文本转换模型对应的神经网络中，文本转换模型对应的神经网络包括编码器和解码器；对输入字符序列中的每个字符，基于解码器中的隐藏层在对输入的上一个字符解码后的状态，采用编码器进行编码，得到字符的中间语义向量，并采用解码器对中间语义向量进行解译，得到字符的预测结果；根据输入字符序列的预测结果与输入文本对应的标注结果之间的差异，对神经网络的参数进行调整。该实施方式得到的文本转换模型可以实现文本正则化和多音字的联合预测，减小了资源维护成本。

摘要： 一种语言输入体系结构将语音文本(例如，汉语拼音)的输入字符串转换为语言文本(例如，中文汉字)的输出(字符)串，它所使用的方式能使打字错误以及在从语音文本转换为语言文本的过程中所出现的转换错误最小化。语言输入体系结构具有一个搜索引擎，一个或多个打字模型，一个语言模型，针对不同语言的一个或多个词典。每一个打字模型都在真正数据的基础上进行训练，并且学习输入错误概率。打字模型被这样配置，它根据每一个候选字符串被不正确地输入为输入字符串的输入错误概率，产生可以用来替换输入字符串的可能的各打字候选串的列表。可能的各打字候选串可以存储在数据库之中。语言模型根据一个可能的转换输出字符串代表该候选串的概率，为每一个打字候选串提供可能的转换串。搜索引擎将打字模型概率跟语言模型概率加以组合，以便找出能代表输入字符串的已转换形式的最可能的转换字符串。通过产生打字候选串，并且随后用相关的转换字符串来取代输入字符串，这种体系结构就能消除许多常见的打字错误。当使用多种打字模型时，本体系结构能自动地区分多种语言，而不需要为不同语言的输入而进行模式切换。

摘要： 本发明公开了一种将书面文本转换为口语文本的方法，所述方法包括：接收待转换的源文本数据；对所述源文本数据进行分词及向量化处理，得到每句源文本数据的词向量序列；依次将每句源文本数据的词向量序列输入预先构建的文本转换模型，根据所述文本转换模型的输出得到所述源文本数据对应的目标文本数据；在所述目标文本数据中插入副语言信息，得到带有副语言信息的口语化文本数据。利用本发明，可以使转换后的口语文本更符合口语表达的习惯。

摘要： 本发明公开了一种文本转换方法、文本转换装置、文本转换设备及存储介质，该方法通过在检测到转换指令时，根据预设转换信息确定待转换文本中需要被转换的文本内容，再根据需要被转换的文本内容确定最终需要的目标文本。本发明通过当检测到文本转换指令时，将用户提供的待转换文本转换为用户需要的目标文本，实现了文本之间的自动转换，同时可以根据预设转换信息准确识别待转换文字，大大提高了文本转换的效率与准确率。

摘要： 本申请公开了一种文本转换模型训练方法、文本转换方法、装置及电子设备，涉及机器学习技术领域，包括：获取包含预设词语的第一文本与包含转换词语的第二文本，预设词语是部分人群难以理解的词语，转换词语为上述人群易于理解的词语，基于预设词语和转换词语，从第一文本中确定待转换内容，且从第二文本中确定已转换内容，将该待转换内容和已转换内容作为训练数据对待训练模型进行训练，获得文本转换模型，通过文本转换模型可以将不易于上述人群理解的文本转换为易于上述人群理解的文本，用户通过易于理解的文本了解不易于理解的文本的含义，为用户提供阅读便利。

摘要： 本申请公开了文本转换模型训练方法和装置、文本转换方法和装置。该文本转换模型训练方法的一具体实施方式包括：将输入文本对应的输入字符序列中的字符依次输入待生成的文本转换模型对应的神经网络中，文本转换模型对应的神经网络包括编码器和解码器；对输入字符序列中的每个字符，基于解码器中的隐藏层在对输入的上一个字符解码后的状态，采用编码器进行编码，得到字符的中间语义向量，并采用解码器对中间语义向量进行解译，得到字符的预测结果；根据输入字符序列的预测结果与输入文本对应的标注结果之间的差异，对神经网络的参数进行调整。该实施方式得到的文本转换模型可以实现文本正则化和多音字的联合预测，减小了资源维护成本。

摘要： 一种语言输入体系结构将语音文本(例如,汉语拼音)的输入字符串转换为语言文本(例如,中文汉字)的输出(字符)串,它所使用的方式能使打字错误以及在从语音文本转换为语言文本的过程中所出现的转换错误最小化。语言输入体系结构具有一个搜索引擎,一个或多个打字模型,一个语言模型,针对不同语言的一个或多个词典。每一个打字模型都在真正数据的基础上进行训练,并且学习输入错误概率。打字模型被这样配置,它根据每一个候选字符串被不正确地输入为输入字符串的输入错误概率,产生可以用来替换输入字符串的可能的各打字候选串的列表。可能的各打字候选串可以存储在数据库之中。语言模型根据一个可能的转换输出字符串代表该候选串的概率,为每一个打字候选串提供可能的转换串。搜索引擎将打字模型概率跟语言模型概率加以组合,以便找出能代表输入字符串的已转换形式的最可能的转换字符串。通过产生打字候选串,并且随后用相关的转换字符串来取代输入字符串,这种体系结构就能消除许多常见的打字错误。当使用多种打字模型时,本体系结构能自动地区分多种语言,而不需要为不同语言的输入而进行模式切换。