Chinese Language Feature Analysis Based on Multilayer Self-Organizing Neural Network and Data Mining Techniques
El chino, una de las lenguas más antiguas del mundo, tiene una larga historia cultural y un encanto lingüístico único. Las redes neuronales autoorganizadas multicapa y las técnicas de minería de datos se han utilizado ampliamente y pueden lograr una predicción de alta precisión en diferentes campos. Sin embargo, apenas se aplican al análisis de las características del idioma chino. Para analizar con precisión las características del idioma chino, este artículo utiliza la red neuronal autoorganizada multicapa y la correspondiente tecnología de minería de datos para el reconocimiento de rasgos y luego la compara con otros tipos diferentes de algoritmos de redes neuronales. Los resultados muestran que la red neuronal autoorganizada multicapa puede hacer que la precisión, la recuperación y la puntuación F1 del reconocimiento de características alcancen el 68,69%, el 80,21% y el 70,19%, respectivamente, cuando hay muchas muestras. Bajo la influencia de un fuerte ruido, mantiene una alta eficiencia en el análisis de características. Esto demuestra que la red neuronal autoorganizada multicapa tiene un rendimiento superior y puede proporcionar un fuerte apoyo para el análisis de características del idioma chino.
Fuente:
Revista Virtual Pro
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