基于场景理解的汉语词汇学习软件的设计与实现

发布时间：2021-11-20 01:00

　　中文的全球化普及己经成为了一种必然趋势。掌握汉语词汇是学好汉语的关键因素之一。然而,市场上的词汇学习软件目前存在着许多缺点,例如学习内容与学习环境脱轨,这使得词汇含义抽象导致低效学习。为解决这一问题,提髙学习效率,本文采用基于深度学习的场景理解算法,从学习环境中自动生成汉语词汇学习列表,设计了一种新型汉语词汇学习软件。该算法首先检测并识别由摄像机捕获的场景图像中的对象,并生成包含候选汉字的词汇表,用于从所识别的对象的信息学习。此外,列表中的每个字符都与在线搜索的学习材料相关。这种方法的优点在于它建立了真实场景中词汇与对象之间的关系,从而解决了词汇学习行为与现实环境脱节的问题.最后,根据情景学习和多渠道记忆学习理论,设计并实现了第二语言汉语词汇学习的演示软件。具体的工作内容如下:1.自然场景目标对象的自动检测和识别.介绍了一种深度学习的方法,并且将它应用到自然场景目标对象的自动检测和识别中,最后实现并展示了识别效果。其核心内容是对场景的理解。具体而言,它指的是对学习者学习环境中目标的认识和理解。最终目标是提取由所理解的对象的名称和数量检测到的信息,并使用处理结果作为元数据作为对下一个中文... 

【文章来源】：华中师范大学湖北省 211工程院校 教育部直属院校

【文章页数】：58 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

图１．１?Ｍａｓｋ?Ｒ－ＣＮＮ流程图??此时，我们已经有了明确定义的神经网络结构，因此我们可以将样本数据作为网络的输入进??行训练

?．灣變麵??ＭＩｎＢＨＲ??图１．２学习者输入的原始图像??我们可以看到这张照片中的一些常见物体，如床，灯，椅ｆ．尹提包等。所以经过深度学??ＡＩ识别．我们可以看到识别结果如下。??Ｗ＾ｍＳＫＫＭ??图１．３深度学习识别后结果图像??口Ｊ以沿出，测试图像屮的每个对象都己被识别和预测．这是基ｆ该深度学习算法的优越性和??ｎ动分割功能，我们可以肴到侮个对象都被准确地识別和分割。??２．生成词汇学习列表。??经过深度学Ａｌ，我们获得／＾接ｒ?ｃｏｃｏ数据库和预测参数的训练模甩。此时，我们Ｘ要输??入我们耑要检测的图像，并将结果输出保存为单词列表。??具体方法足：１．输入耑耍预测的阉像大小。２．输入训练模沏保存的路径和文件名。３．加??载要预测的图像。４．将图像格式转换为我们需要的矩阵格式

ＡＩ识别．我们可以看到识别结果如下。??Ｗ＾ｍＳＫＫＭ??图１．３深度学习识别后结果图像??口Ｊ以沿出，测试图像屮的每个对象都己被识别和预测．这是基ｆ该深度学习算法的优越性和??ｎ动分割功能，我们可以肴到侮个对象都被准确地识別和分割。??２．生成词汇学习列表。??经过深度学Ａｌ，我们获得／＾接ｒ?ｃｏｃｏ数据库和预测参数的训练模甩。此时，我们Ｘ要输??入我们耑要检测的图像，并将结果输出保存为单词列表。??具体方法足：１．输入耑耍预测的阉像大小。２．输入训练模沏保存的路径和文件名。３．加??载要预测的图像。４．将图像格式转换为我们需要的矩阵格式。５．将数据格式转换为ｉｉｊ＿以??ｉｌｆｆ的ｆｌ〇ａｔ３２格式。６

【参考文献】：
期刊论文
[1]情景模拟式教学法在教学中的应用[J]. 刘佳.  长春大学学报. 2012(07)



本文编号：3506247