Өгүүлбэр дэх үгийн аймгийг марковын гинжээр тодорхойлох компьютерийн загвар боловсруулах нь
Салбар : Инженерийн ухаан, технологи
Улсын дугаар : 2819
Хамгаалсан он : 2013
Түлхүүр үг : Марковын далд загвар, тулгуур векторын машин, шийдвэрийн мод, дүрэм ашиглаж алдааг багасгах загвар, хамгийн их энтропийн загвар, холимог загвар
Аннотаци
Дэлхий нийтээр мэдээллийн эрин зуунд шилжиж буй өнөө үед мэдээллийг автоматаар боловсруулах, хэрэглэхийн ач холбогдол улам бүр их болсоор байна. Улс орнууд даяаршилд нэгдэхийн хэрээр гадаад хэл дээрх мэдээллийг хэрэглэх шаардлага хүн бүрт тулгарч байгаа. Энэ хэрэгцээ шаардлагын дагуу дэлхий нийтийн хүн амын дунд мэдээллийн далай болсон интернэт дээр олон хэлээр нийтлэгдсэн мэдээллийг автоматаар өөрийн хэл рүү хөрвүүлэх програм хангамжийг англи, франц, герман, орос, хятад, япон, солонгос зэрэг мэдээллийн технологи өндөр хөгжсөн улсуудад зохиож, ердийн хэрэглээний түвшинд хүрчээ.
Уг диссертацийн ажлын хүрээнд өгүүлбэр дэх үгийн аймгийг тодорхойлох загваруудыг туршиж судалсны үндсэн дээр монгол хэлэнд зориулсан загварыг боловсруулах зорилго тавилаа.
Үгийн аймгийг таних загварыг дараах системүүдэд хэрэглэх боломжтой:
-Машин орчуулга
-Мэдээлэл хайлт
-Текстийг яриа руу хөрвүүлэх
-Яриа танилт
-Дүрмийн алдаа шалгах
Диссертацийн ажлыг International Conference on Electronics, Information and Communication, Ulaanbaatar, Mongolia, 2006; International Forum on Strategic Technologies, Novosybirsk, Russia, 2008; International Conference on Information and Communications Technology, Ulaanbaatar, Mongolia, 2009; International Conference on Multimedia, Information Technology and its Applications, Ulaanbaatar, Mongolia, 2011; International Forum on Strategic Technologies, Tomsk, Russia, 2012, International Conference on Electronics, Information and Communication, Bali, Indonesia, 2013 болон бусад хурлуудаар хэлэлцүүлсэн.
Үгийн аймгийг таних үндсэн аргуудыг Монгол хэлэн дээр туршихад гарсан үр дүн:
a) Марковын далд загвар:
65.7%
b) Хамгийн их энтропийн арга:
76.9%
c) Шийдвэрийн модны загвар:
81.3%
d) Тулгуур векторын машины загвар:
82.3%
e) Хувиргалтын дүрмийн загвар:
70.0%
Санал болгож байгаа холимог загварын ажиллагаа
89.5%-д хүрсэн.
Зохиогч
Боловсролын доктор(PhD)
Бүтээлийн тоо : 3
Ишлэгдсэн тоо : 1
