The integrated model of lexical segmentation, word recognition, and inflectional morphology
词法切分、词识别、词形变化的集成模型
基本信息
- 批准号:20500237
- 负责人:
- 金额:$ 1.75万
- 依托单位:
- 依托单位国家:日本
- 项目类别:Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
- 财政年份:2008
- 资助国家:日本
- 起止时间:2008 至 2010
- 项目状态:已结题
- 来源:
- 关键词:
项目摘要
Children are rarely given explicit information about word boundaries during their native language acquisition. However, they can somehow learn to segment a stream of speech into words and to recognize them. Simulations showed that the proposed model, called SegRec, could learn to segment utterances without an explicit teacher, and that the time course of the utterance recognition by the model fit the psychological data from the studies of auditory word recognition.
在儿童的母语习得过程中,他们很少得到关于词边界的明确信息。然而,他们可以通过某种方式学会将语音流分割成单词并识别它们。仿真结果表明,该模型,被称为SegRec,可以学习分割话语没有明确的老师,和该模型的话语识别的时间过程符合心理数据的听觉词识别的研究。
项目成果
期刊论文数量(0)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
A neural network model of lexical segmentation and recognition
词汇分割与识别的神经网络模型
- DOI:
- 发表时间:2009
- 期刊:
- 影响因子:0
- 作者:片山正純;川治誠明;柴山盛生・東千秋;牧岡省吾
- 通讯作者:牧岡省吾
The temporal dynamics of the intention-superiority effect
意图优势效应的时间动态
- DOI:
- 发表时间:2011
- 期刊:
- 影响因子:0
- 作者:Utsumi;K.;Saito;S.;Makioka;S.
- 通讯作者:S.
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{{ truncateString('MAKIOKA Shogo', 18)}}的其他基金
Self-organizing learning model of synaesthesia
联觉自组织学习模型
- 批准号:
23500333 - 财政年份:2011
- 资助金额:
$ 1.75万 - 项目类别:
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)