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基于数据增强的藏文改写检测研究 下载：34 浏览：484

赵小兵1 鲍薇2 董建2 包乌格德勒3 《中文研究》 2019年10期

摘要:
该文针对藏文语料稀缺的问题，在藏汉双语、藏文单语文本改写检测任务中使用数据增强的方法，在一定程度上解决了低资源语言训练语料规模小的问题。在藏汉跨语言文本改写检测任务中，该文使用数据增强方法，有效利用目前公开的藏汉平行语料，扩充藏汉跨语言文本改写检测训练语料，当扩充至20万句对时，藏汉改写检测模型的皮尔森系数(pearson correlation)达到0.547 6，比基线系统的皮尔森系数提升了0.397 1，表明藏汉改写检测模型检测出的句对相似度值与人工标注的相似度值已达到中等程度相关。在藏文单语言任务中，该文采用训练藏文音节向量的方法，以缓解语料稀缺带来的词向量稀疏问题。实验结果表明，基于藏文音节向量的藏文改写检测模型的皮尔森系数可达到0.678 0，比相应的基于藏文词向量实验的结果提升了0.1，使得藏文单语言文本改写检测模型的检测结果与人工标注的结果达到了强相关程度。

印尼语、马来语自然语言处理研究综述 下载：43 浏览：334

蒋盛益1,2 李珊珊1,2 符斯慧1 林楠铠1,2 《人工智能研究》 2020年11期

摘要:
随着印尼语、马来语互联网普及率的上升,对海量印尼语、马来语文本进行信息处理存在重大需求.虽然研究人员对印尼语、马来语展开较广泛的研究,但是作为低资源语言,受到的关注远不及通用语,未能较好利用前沿的深度学习方法.文中梳理总结包括词法分析、句法分析、机器翻译、拼写检查等印尼语、马来语相关的自然语言处理技术.对比分析相关的研究成果发现,大多数研究因语料规模及评测标准不同难以客观对比各种算法的差异.最后结合印尼语、马来语现有的各领域语言资源开放情况,指出印尼语、马来语的自然语言处理研究面临的问题,并展望未来发展趋势.
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