【摘要】：在現(xiàn)代信息技術(shù)的普及和支持下,遠(yuǎn)程教育的發(fā)展得到了鞏固和加強(qiáng),實(shí)現(xiàn)教育資源的優(yōu)質(zhì)化、共享化和公平化,是我國(guó)各級(jí)各類學(xué)校以及各民族地區(qū)對(duì)教育的追求。我國(guó)藏族地區(qū)由于交通、地理位置等因素影響,中小學(xué)教育資源相對(duì)于其他地區(qū)相對(duì)匱乏,而遠(yuǎn)程教育所具有的跨時(shí)空、提高資源利用率的特性彌補(bǔ)了藏區(qū)地域等方面限制,擴(kuò)大了受眾群體,讓藏區(qū)學(xué)生能夠隨時(shí)隨地的學(xué)習(xí),實(shí)現(xiàn)全國(guó)教育信息化。遠(yuǎn)程教育平臺(tái)中語(yǔ)音語(yǔ)料庫(kù)是教學(xué)資源,尤其是少數(shù)民族語(yǔ)言教學(xué)資源中必不可少的模塊,其中藏語(yǔ)中學(xué)的教學(xué)語(yǔ)音信息資源較少,語(yǔ)音語(yǔ)料庫(kù)不夠具有針對(duì)性,而語(yǔ)音學(xué)標(biāo)注專家也比較缺乏,標(biāo)注大量的中小學(xué)藏語(yǔ)教學(xué)語(yǔ)音資源是一件十分費(fèi)時(shí)費(fèi)力的工作。為了建立優(yōu)質(zhì)的語(yǔ)音語(yǔ)料庫(kù),在本文中采用基于TAN網(wǎng)絡(luò)的標(biāo)注者評(píng)估模型預(yù)測(cè)標(biāo)注者的標(biāo)注數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確度,以便為使具有較高標(biāo)注信任度的數(shù)據(jù)進(jìn)入語(yǔ)料集,抑制差標(biāo)注者的標(biāo)注噪聲數(shù)據(jù)進(jìn)入數(shù)據(jù)集;又使得標(biāo)注者通過(guò)共享數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)他人的標(biāo)注經(jīng)驗(yàn),提高標(biāo)注水平,最終標(biāo)注質(zhì)量得到控制。本文闡述了貝葉斯網(wǎng)絡(luò)和藏語(yǔ)語(yǔ)音標(biāo)注系統(tǒng)的相關(guān)原理,以及應(yīng)用在藏區(qū)中學(xué)遠(yuǎn)程教育中的必要性。根據(jù)錄音內(nèi)容進(jìn)行人工標(biāo)注,利用MATLAB工具對(duì)標(biāo)注者可信數(shù)據(jù)開(kāi)展基于TAN網(wǎng)絡(luò)的標(biāo)注者評(píng)估模型的構(gòu)建,控制語(yǔ)音語(yǔ)料庫(kù)僅接受可信度高的標(biāo)注者標(biāo)注的語(yǔ)音數(shù)據(jù),實(shí)現(xiàn)標(biāo)注者輔助學(xué)習(xí)模型,構(gòu)建優(yōu)質(zhì)的藏語(yǔ)中學(xué)遠(yuǎn)程教育語(yǔ)音語(yǔ)料庫(kù),然后利用Dreamweaver實(shí)現(xiàn)藏語(yǔ)初中語(yǔ)文遠(yuǎn)程教育網(wǎng)站,加強(qiáng)藏族地區(qū)遠(yuǎn)程教學(xué)過(guò)程中藏語(yǔ)的學(xué)習(xí),提高學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)正確率,加速優(yōu)秀教育資源在藏區(qū)的傳播,促進(jìn)藏區(qū)教育現(xiàn)代化的進(jìn)程。
【圖文】：

成人教育和科普教育的藏語(yǔ)教學(xué)資源，但是通過(guò)觀察，發(fā)現(xiàn)藏語(yǔ)遠(yuǎn)程教育網(wǎng)的逡逑僅僅包括小學(xué)語(yǔ)文和小學(xué)數(shù)學(xué)的教學(xué)資源，如圖］－１所示。進(jìn)而觀察到，在小逡逑資源中，需要很多語(yǔ)音語(yǔ)料庫(kù)，并且需要對(duì)藏文小學(xué)語(yǔ)文進(jìn)行標(biāo)注，如圖丨－２逡逑章標(biāo)注內(nèi)容的正確度影響學(xué)習(xí)者對(duì)藏文的掌握及對(duì)課文的理解。本文中實(shí)現(xiàn)的逡逑文遠(yuǎn)程教育網(wǎng)，將提供文本、音頻和視頻的教育資源，其中音頻和視頻都需要逡逑音進(jìn)行標(biāo)注，正確標(biāo)注教學(xué)內(nèi)容，提高標(biāo)注質(zhì)量是本文重要的一部分。逡逑

２．２．２樸素貝葉斯分類模型逡逑樸素貝葉斯（Ｎａｉｖｅ邋Ｂａｙｅｓｉａｎ邋Ｍｏｄｅｌ，Ｎ－Ｂａｙｅｓ）自２０世紀(jì)５０年代己廣泛研究。在逡逑２０世紀(jì)６０年代初就以另外一個(gè)名稱引入到文本信息檢索界中，并仍然是文本分類［３２］的逡逑一種熱門（基準(zhǔn)）方法，文本分類是以詞頻為特征判斷文件所屬類別或其他（如垃圾郵逡逑件、合法性、體育或政治等等）的問(wèn)題。通過(guò)適當(dāng)?shù)念A(yù)處理，，它可以與這個(gè)領(lǐng)域更先進(jìn)逡逑的方法（包括支持向量機(jī)）相競(jìng)爭(zhēng)。它在自動(dòng)醫(yī)療診斷［３３］中也有應(yīng)用。逡逑樸素貝葉斯分類模型是一系列以假設(shè)特征之間強(qiáng)（樸素）獨(dú)立下運(yùn)用貝葉斯定理為逡逑基礎(chǔ)的簡(jiǎn)單概率分類模型。它不是訓(xùn)練這種分類器的單一算法，而是一系列基于相同原逡逑理的算法：所有樸素貝葉斯分類器都假定樣本每個(gè)特征與其他特征都不相關(guān)，即各個(gè)屬逡逑性節(jié)點(diǎn)只與其對(duì)應(yīng)的類節(jié)點(diǎn)間存在著關(guān)聯(lián)關(guān)系，是一種十分簡(jiǎn)單的分類器。故而Ｎ－Ｂａｙｅｓ逡逑分類方法與傳統(tǒng)分類方法相比，結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單，效率高、可靠性高［３４］，在某些領(lǐng)域的分類問(wèn)逡逑題中能夠與決策樹(shù)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相媲美。它的另一個(gè)優(yōu)勢(shì)在于只需要根據(jù)少量的訓(xùn)練數(shù)據(jù)逡逑
【學(xué)位授予單位】：中央民族大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號(hào)】：G434;G752

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本文編號(hào)：2687957