摘要：【目的】针对音乐信息检索中的声乐分类问题,将音频的统计特征和图像特征进行融合,探索效果更好的分类模型。【方法】抽取音频信息的统计特征以及梅尔频谱图图像特征。将机器学习方法用于统计特征,并设计了一种多层卷积神经网络架构用于图像特征,将声乐分类问题转化为图像分类问题,最后提出一种融合统计特征和图像特征的深度学习方法。【结果】在声乐分类任务上,基于图像特征的深度学习方法比机器学习方法 F1值提高约6个百分点,基于特征融合的深度学习模型F1值可达到69%以上,超过基于图像特征的深度学习模型3.4个百分点。【局限】实验数据量较小,未能完全发挥深度学习方法的优势。【结论】梅尔频谱图采样参数的设置对深度模型实验结果有较大影响,本文提出的特征融合方法可以有效提升声乐分类性能。

摘要：[目的/意义]由于汉语文本缺乏语义结构化,机器无法理解自然语言。因此,对汉语文本的语义结构化挖掘,有助于用户对其进行深层次利用和创新,从而推动数字人文研究发展。[方法/过程]文章以历史事件文本为研究对象,采用语义网技术,通过优化时间概念的语义表达方法,构建历史事件本体知识模型KMHEO;借助外部知识库,采用数据关联技术,将非结构化和结构化数据转换成遵循统一标准的结构化数据;并在此基础上,从单术语、双术语和多术语三种检索模式角度,设计了一个历史事件本体应用原型检索系统。[结果/结论]实验结果表明,文章设计的历史事件本体应用原型检索系统可以为用户提供形式多样的知识查询模式,能较好地解决历史事件中存在的关联缺失问题,为历史现象分析研究提供了新思路。

摘要：目的研究某品牌不同价位白酒产品感官特征质量及其与定价的相互关系。方法采用感官剖面和多重比较分析不同产品感官特征差异,通过相关性分析与回归分析影响质量的关键感官特征,通过拟合回归分析评价产品的性价比。结果 6款白酒的窖香、粮香、柔和度、丰满度、谐调度和纯净度特征差异显著,陈香、持久度的差异较小。产品酒体香味设计均衡合理,感官特征符合其产品的质量档次。其中窖香与甜度是影响品酒师的风格质量评价的关键特征。根据性价比指数,大部分产品的价位设置合理。结论感官定量描述分析方法可为白酒感官质量与价位评价提供技术依据。