数据挖掘_Japanese Vowels (日语元音数据)
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アラビア語写本ダイバーコレクション
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インド・イスラーム史跡建築/
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東京大学大学院人文社会系研究科——大正新脩大藏經テキストデータベース
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東洋大學文學部中國哲學文學科——中國宗教關係文獻目錄(道教篇)
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The Silk Road Project: Reuniting Turfan's Scattered Treasures(美)
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インターネット 西夏学会 [url]http://www3.aa.tufs.ac.jp/~mnaka/tangutindex.htm[/url]
东京大学东洋文化研究所汉籍目录
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数据挖掘原语

概念分层的类型
• 四种常用的概念分层类型
– 模式分层 • E.g., street < city < province < country – 集合分组分层 • E.g., {20-39} = young, {40-59} = middle_aged – 操作导出的分层 • e.g. from han@cs.sfu.ca we can get • login_name < department < university < country – 基于规则的分层 • low_profit_margin (X) <= price(X, P1) and cost (X, P2) and (P1 - P2) < $50 • high_profit_margin (X) <= price(X, P1) and cost (X, P2) and (P1 - P2) > $250
• 指定涉及的表或数据立方体,定义检索条件
– From <relation(s)/cube(s)> [where <condition>]
• 列出要探察的属性或维
– In relevance to<attribute or dimension_list>
• 相关数据的排序
– order by <order_list>
兴趣度度量
• 没有兴趣度度量,挖掘出来的有用模式, 很可能会给淹没在用户不感兴趣的模式 中。 • 兴趣度的客观度量方法:根据模式的结 构和统计,用一个临界值来判断某个模 式是不是用户感兴趣的。 • 常用的四种兴趣度的客观度量:
– – – – 简单性 确定性 实用性 新颖性
论文范文:中日双语跨语言语音类似效应及表征

论文范文:中日双语跨语言语音类似效应及表征第一部分理论综述1 引言语音类似现象,在语言的学习与教学中很常见。
如单语中的音韵现象,中-英双语中的“位-way”、“坦克-tank”等,中-日双语中的“日本-にっぽん”、“梅-うめ”、“爱人-あいじん”等等都是语音类似现象。
这种语言现象究竟是何种作用?它在头脑中的加工机制又是怎样的呢?De Bot,patrbakht & Wesche(1997)说:“词汇知识本质的理解和获取需要对心理词典的结构和语言加工机制的思考。
”因此,语言的学习与教学需要对语言的加工机制进行深入探究。
本研究以中-日双语者为研究对象,探讨中日跨语言词汇识别加工过程中语音类似效应的作用方向及语音的表征与存储。
2 相关概念与理论模型2.1 相关基本概念2.1.1 语音类似效应语音类似,又被称之为元音押韵、辅音押韵或同音词(Perfetti et al.,1988)。
在语言学中,语音类似的概念早有涉及,在语言心理学研究中是指两个单词之间存在相同的音素或音位(如启动词和目标词之间)(Meyer et al.,1974)。
语音类似的现象在生活中很常见,汉语中的音韵现象(如“迢”和“凋”)就是一种语音类似现象,中日跨语言的语音类似现象如“爱人-あいじん”等、中英跨语言有“坦克-tank”等。
语音类似效应是促进还是抑制作用,存在很大的争议。
Baddeleyet al.认为,语音相似效应是指语音相似的词在回忆任务中的成绩更差,如PGDCTV 要比RHWYXK 更难被记住。
有人采用同样的实验范式,以汉字为实验材料,也发现了这种抑制效应,即被试对同音词的回忆显著差于对非同音词的回忆。
然而,在拼音文字中采用启动的实验范式,语音类似效应起促进作用,最明显的是浅的正字法塞语。
在采用词汇决定任务的实验中,语音类似效应的实验结果并不是一致的,主要影响因素为语音重叠的类型和词汇加工的水平(Lukatela et al.,1990)。
数据挖掘原语和挖掘语言

01
03
Python还支持多种机器学习库,如Scikit-learn和 TensorFlow等,这些库提供了各种算法和工具,方便
数据挖掘师进行模型训练和优化。
04
Python拥有许多用于数据处理的库,如NumPy、 Pandas和SciPy等,这些库提供了丰富的函数和方法, 使得数据处理和分析更加高效。
数据挖掘原语和挖掘语言的概念
数据挖掘原语
数据挖掘原语是数据挖掘过程中所使用的基本操作和功能,如数据选择、数据 预处理、数据转换、数据挖掘算法等。
挖掘语言
挖掘语言是一种用于描述和表达数据挖掘任务的特定语言,它提供了数据挖掘 任务的语法和语义,使得用户可以更加方便地描述和实现数据挖掘任务。
02
数据挖掘原语
详细描述
异常值检测是一种无监督学习方法,用于 检测数据集中的异常值或离群点。常见的 异常值检测方法包括基于统计的方法、基 于距离的方法和基于密度的算法等。
03
数据挖掘语言
SQL语言在数据挖掘中的应用
01
SQL语言是用于管理和查询关系型数据库的标准语言,它也广泛应用 于数据挖掘领域。
02
使用SQL语言可以进行数据查询、连接、过滤、聚合等操作,从而提 取出有用的信息。
感谢观看
用户行为数据收集
收集用户在电商平台上的浏览记录、 搜索关键词、购买历史等数据。
精准营销
根据用户画像,向用户推送个性化的 商品推荐、优惠券、广告等信息,提 高转化率和用户满意度。
金融欺诈检测
总结词 交易数据采集 欺诈模式挖掘 风险预警与防范
通过分析金融交易数据,发现异常交易和欺诈行为,为金融机 构提供风险预警和防范措施。
日文文献资料的检索

• (三)日本語読解學習支援システム ─ リ ーディング チュウ太 • http://language.tiu.ac.jp/ • 該資 庫具有多種語言字典、讀本教材、 線上測驗等功能。尤其讀本教材內的單字 可以藉由查詢得知,其分別屬於第幾等级, 讓學習者可以簡使用該資 庫,以提升自 己之閱讀能 。
日文文献资料的检索
2011-11-14
一、综合资料检索系统
• (一)国立国会図書館デジタルアーカイ ブポータル(National Diet Library Digital Archive Portal)(PORTA) • http://porta.ndl.go.jp/portal/dt • 國 國會圖書館製作,整合超過50種線上 資源。
二、期刊论文检索系统
• (一) CiNii • http://ci.nii.ac.jp/ • 期刊文献是进行学术研究的最常阅读与参考的资 料类型。日本学术期刊最大的查询入口就是这个 CiNii。由日本国立情报学研究所(NII)构建,收 录各领域的日文期刊或大学纪要文献。 • 在CiNii涵盖的多种资料来源中,以JAIRO与JSTAGE较未完整收录,建议使用者可再进一步查 询以获得更完整的期刊文献资讯。
• (二)weblio辭典 • http://www.weblio.jp/ • weblio辭典是跨 域的綜合性辭典,收錄的辭典、 事典有百部以上。(可 閱:http://www.weblio.jp/ info/dict_list.jsp)。 僅具有一般「日日辭典」的 功能,還有「 似語」、「英日」、「日英」及 「手語」字典。其中特別值得推薦的,是 似語 與日英、英日字典的豐富程 。而 語字典,還 會依照該詞彙在 同情況下的用途,分 出 同 的 似語。對於學習日文或翻譯,都相當有幫助。
日文文献检索重要网站

日文文献检索科技类:(1)JST系一般讲到日本的文献收录索引大家都知道科学技術文献速報(简称"文速")。
文速是由独立行政法人科学技術振興機構(JST)所发行的文献索引,跟 SCI/EI 差不多但却是以实体形式出版的半月刊(生命科学类是每旬出版);每年有6次(生科12次)以光盘出版,有料而且不提供在线检索,我国有一些图书馆可能有购买。
因为上面登录的主要还是英文资料,学校没有必要专门去买,一般对我们没有什么意义。
JST也提供、整合在线服务,虽然有用的都是有料的,但也有一些不错的无料资源。
scienceportal.jp/ 以及 sciencelinks.jp日本科技门户。
如果你一个网址也不想记的话就记这个吧,基本上后述的资源都可以在上面找到。
该站提供科技新闻、学术会议通知和日程、研究者访谈、recruit、program、statistics、white paper等等。
一些特色资源:JST出版的在线期刊科技产业新闻期刊 JST New(.jst.go.jp/pr/jst-news/ 无料全文)、情報管理(johokanri.jp/ Journal of Infomation Processing & Management 无料全文)、産学官連携(.sangakukan.jp/journal/index.html Journal of Industry-Academia-Government Collaboration 无料全文)在首页左下的中整理了一些机构的网上出刊:(scienceportal.jp/link/magazine.html)其中比较值得看的是理研发行的两份,都无料(后者需注册)。
左下即可链到Science Links Japan(sciencelinks.jp/)有中英日三语,提供的资源实在是太多了,具体容请自行浏览。
如果这里还不能满足你,就不需要再找日文资源了,直接找欧美的文献资料吧。
日文文献检索重要网站

日文文献检索科技类:(1)JST系一般讲到日本的文献收录索引大家都知道科学技術文献速報(简称"文速")。
文速是由独立行政法人科学技術振興機構(JST)所发行的文献索引,跟 SCI/EI 差不多但却是以实体形式出版的半月刊(生命科学类是每旬出版);每年有6次(生科12次)以光盘出版,有料而且不提供在线检索,我国有一些图书馆可能有购买。
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一些特色资源:JST出版的在线期刊科技产业新闻期刊 JST New(http://www.jst.go.jp/pr/jst-news/ 无料全文)、情報管理(http://johokanri.jp/ Journal of Infomation Processing & Management 无料全文)、産学官連携(http://www.sangakukan.jp/journal/index.html Journal ofIndustry-Academia-Government Collaboration 无料全文)在首页左下的链接中整理了一些机构的网上出刊:(http://scienceportal.jp/link/magazine.html)其中比较值得看的是理研发行的两份,都无料(后者需注册)。
左下即可链到Science Links Japan(http://sciencelinks.jp/)有中英日三语,提供的资源实在是太多了,具体内容请自行浏览。
数据挖掘数据预处理

数据挖掘数据预处理数据挖掘是一种从大量数据中发现隐藏模式和关联性的过程。
在进行数据挖掘之前,数据预处理是一个必要且关键的步骤。
数据预处理的目标是清洗、转换和集成原始数据,以便于后续的数据挖掘任务。
一、数据清洗数据清洗是数据预处理的第一步,旨在处理数据中的噪声、缺失值、异常值和重复值。
以下是常用的数据清洗技术:1. 噪声处理:噪声是指数据中的随机误差或者不一致性。
可以使用平滑技术(如挪移平均法)或者离群值检测方法(如箱线图或者Z-score方法)来处理噪声。
2. 缺失值处理:缺失值是指数据中的空白或者未知值。
可以使用删除、插补或者建模方法来处理缺失值。
删除缺失值可能会导致数据丢失,因此插补方法是更常用的选择。
插补方法包括均值插补、中位数插补、回归插补等。
3. 异常值处理:异常值是指与其他观测值明显不同的观测值。
可以使用离群值检测方法(如箱线图或者Z-score方法)来识别和处理异常值。
处理异常值的方法包括删除异常值、替换为可接受范围内的值或者使用插补方法。
4. 重复值处理:重复值是指数据中重复浮现的观测值。
可以使用去重方法来处理重复值,确保每一个观测值只浮现一次。
二、数据转换数据转换是数据预处理的第二步,旨在将原始数据转换为适合数据挖掘算法的形式。
以下是常用的数据转换技术:1. 数据平滑:数据平滑是指通过平均化、插值或者回归等方法减少数据中的波动性。
平滑可以匡助去除数据中的噪声和异常值,使数据更加稳定。
2. 数据会萃:数据会萃是指将数据按照某种规则进行分组或者汇总。
会萃可以匡助减少数据的维度,提取更高层次的信息。
3. 数据规范化:数据规范化是指将数据缩放到特定的范围或者分布。
常用的数据规范化方法包括最小-最大规范化、Z-score规范化等。
4. 数据离散化:数据离散化是指将连续型数据转换为离散型数据。
离散化可以匡助处理连续型数据的不确定性,使其更适合某些数据挖掘算法。
三、数据集成数据集成是数据预处理的第三步,旨在将多个数据源的数据合并为一个一致的数据集。
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Japanese Vowels (日语元音数据)
数据摘要:
This dataset records 640 time series of 12 LPC cepstrum coefficients taken from nine male speakers.
中文关键词:
日语元音,LPC,倒频谱,男性演讲者,UCI,
英文关键词:
Janpanese vowel,LPC,cepstrum,male speaker,UCI,
数据格式:
TEXT
数据用途:
classification.
数据详细介绍:
Japanese vowels
Data Type
multivariate time series.
Abstract
This dataset records 640 time series of 12 LPC cepstrum coefficients taken from nine male speakers.
Sources
Original Owner and Donor
Mineichi Kudo, Jun Toyama, Masaru Shimbo
Information Processing Laboratory
Division of Systems and Information Engineering
Graduate School of Engineering
Hokkaido University, Sapporo 060-8628, JAPAN
{mine,jun,shimbo}@main.eng.hokudai.ac.jp
Date Donated: June 13, 2000
Data Characteristics
The data was collected for examining our newly developed classifier for multidimensional curves (multidimensional time series). Nine male speakers uttered two Japanese vowels /ae/ successively. For each utterance, with the
analysis parameters described below, we applied 12-degree linear prediction analysis to it to obtain a discrete-time series with 12 LPC cepstrum coefficients. This means that one utterance by a speaker forms a time series whose length is in the range 7-29 and each point of a time series is of 12 features (12 coefficients).
The number of the time series is 640 in total. We used one set of 270 time series for training and the other set of 370 time series for testing.
Number of Instances (Utterances)
∙Training: 270 (30 utterances by 9 speakers. See file 'size_ae.train'.)
∙Testing: 370 (24-88 utterances by the same 9 speakers in different opportunities. See file 'size_ae.test'.)
Length of Time Series
∙7 - 29 depending on utterances
Number of Attributes
∙12 real values
Analysis parameters
∙Sampling rate : 10kHz
∙Frame length : 25.6 ms
∙Shift length : 6.4ms
∙Degree of LPC coefficients : 12
Data Format
Files
∙Training file: ae.train
∙Testing file: ae.test
Format
Each line in ae.train or ae.test represents 12 LPC coefficients in the increasing order separated by spaces. This corresponds to one analysis frame.
Lines are organized into blocks, which are a set of 7-29 lines separated by blank lines and corresponds to a single speech utterance of /ae/ with 7-29 frames.
Each speaker is a set of consecutive blocks. In ae.train there are 30 blocks for each speaker. Blocks 1-30 represent speaker 1, blocks 31-60 represent speaker 2, and so on up to speaker 9. In ae.test, speakers 1 to 9 have the corresponding number of blocks: 31 35 88 44 29 24 40 50 29. Thus, blocks
1-31 represent speaker 1 (31 utterances of /ae/), blocks 32-66 represent speaker 2 (35 utterances of /ae/), and so on.
Past Usage
M. Kudo, J. Toyama and M. Shimbo. (1999). "Multidimensional Curve Classification Using Passing-Through Regions". Pattern Recognition Letters, Vol. 20, No. 11--13, pages 1103--1111.
Acknowledgements, Copyright Information, and Availability
If you publish any work using the dataset, please inform the donor. Use for commercial purposes requires donor permission.
References and Further Information
Similar data are available for different utterances /ei/, /iu/, /uo/, /oa/ in addition to /ae/. Please contact the donor if you are interested in using this data.
The UCI KDD Archive
Information and Computer Science
University of California, Irvine
Irvine, CA 92697-3425
Last modified: June 14, 2000
数据预览:
点此下载完整数据集。