维吾尔语名词词干提取系统设计与优化

该篇论文主要探讨了基于数字信号处理器(DSP)的维吾尔语名词定位跟踪系统的设计。维吾尔语作为黏着语言，其词干提取在自然语言处理中至关重要，因为它影响到诸如电子词典、机器翻译、搜索引擎和词性标注等系统的性能。论文首先对维吾尔语名词的形态结构进行了深入研究，通过构造名词有限状态自动机(FSM)，捕捉语言的基本变化规则。 作者注意到FSM在处理维吾尔语中的歧义词缀时存在局限性，因此引入了最大熵模型来增强其歧义识别能力。维吾尔语元音和谐是其语法的重要特性，作者结合规则和信道噪声模型，开发了一种处理元音和谐的方法，以确保词干提取的准确性。 为了充分利用现有资源并提升系统性能，论文将基于词典的词干提取策略与基于规则和统计的名词词干提取方法结合起来。这种融合策略旨在设计一个更高效且具有较强鲁棒性的维吾尔语名词词干提取系统，其准确率达到了95%以上。 论文特别提到了之前的研究工作，如Porter算法、词典查询、有限状态自动机、有限状态转录机和基于隐马尔可夫模型(HMM)的方法，这些都是词干提取领域的经典方法。然而，维吾尔语的复杂性要求专门针对该语言的解决方案，这正是本文研究的核心内容。 作者团队，包括新疆大学信息科学与工程学院、新疆多语种信息技术重点实验室和新疆大学软件学院的学者们，共同参与了这个项目，他们的合作展示了跨学科研究在解决特定语言处理问题上的价值。他们的研究不仅有助于维吾尔语信息处理系统的改进，也为其他低资源语言的词干提取提供了新的思路和技术借鉴。