Resumen

El aprendizaje profundo y la red neuronal se han utilizado ampliamente en el campo del habla, el vocabulario, el texto, las imágenes y otros campos de procesamiento de información, lo que ha logrado excelentes resultados de investigación. El algoritmo de la red neuronal y el modelo de predicción se utilizaron en este trabajo para el estudio y la exploración de la gramática inglesa. Teniendo en cuenta los requisitos de aplicación de la precisión y la estandarización de la gramática inglesa, propusimos un modelo de aprendizaje automático basado en LSTM-CRF para detectar y analizar la gramática inglesa. Este artículo resume brevemente la tendencia de desarrollo del aprendizaje profundo y del algoritmo de red neuronal y diseña el patrón de estructura de la red neuronal de función de base radial en la detección y el análisis semántico de la gramática sobre la base de la teoría de la red neuronal artificial de aprendizaje profundo. A partir de las características morfológicas de la gramática inglesa, se estableció una base de datos gramaticales de acuerdo con las reglas de segmentación de palabras inglesas. En este trabajo, proponemos un modelo de red CRF (Conditional Random Field) mejorado basado en la red neuronal LSTM (Long Short-Term Memory). Puede mejorar el problema de que el modelo de aprendizaje automático tradicional se basa en la selección de puntos de características en la detección de la gramática inglesa. El modelo de aprendizaje automático basado en LSTM-CRF se utilizó para reconocer entidades textuales de gramática inglesa. Los resultados muestran que el sistema de detección de la gramática inglesa basado en el modelo LSTM-CRF puede simplificar la estructura del proceso de reconocimiento, reducir el ciclo de operaciones innecesarias y mejorar la precisión general de la detección.

• Materias:Inteligencia artificial Minería de datos Algoritmos genéticos Neurofisiología Proceso de aprendizaje
• Subjects:Artificial intelligence Data mining Genetic algorithms Neurophysiology Learning processes
• Palabras claves:modelo de aprendizaje automático, aprendizaje profundo, gramática inglesa, algoritmo de red neuronal, detección de gramática inglesa, campo aleatorio condicional, lstm, red neuronal, campo del habla, artículo
• Keywords:machine learning model, deep learning, english grammar, neural network algorithm, english grammar detection, conditional random field, lstm, neural network, field of speech, paper