检 索
学术期刊
切换导航
首页
文章
期刊
投稿
首发
学术会议
图书中心
新闻
新闻动态
科学前沿
合作
我们
一封信
按学科分类
Journals by Subject
按期刊分类
Journals by Title
医药卫生
Medicine & Health
工程技术
Engineering & Technology
数学与物理
Math & Physics
经济与管理
Economics & Management
人文社科
Humanities & Social Sciences
化学与材料
Chemistry & Materials
信息通讯
Information & Communication
地球与环境
Earth & Environment
生命科学
Life Sciences
我要投稿
查看投稿进度
学术期刊
按学科分类
Journals by Subject
按期刊分类
Journals by Title
医药卫生
Medicine & Health
工程技术
Engineering & Technology
数学与物理
Math & Physics
经济与管理
Economics & Management
人文社科
Humanities & Social Sciences
化学与材料
Chemistry & Materials
信息通讯
Information & Communication
地球与环境
Earth & Environment
生命科学
Life Sciences
在线客服
客服电话:
400-188-5008
客服邮箱:
service@ccnpub.com
投诉举报:
feedback@ccnpub.com
人工客服
工作时间(9:00-18:00)
官方公众号
科技成果·全球共享
请选择
目标期刊
首页
期刊
文章
基于数据增强的藏文改写检测研究
下载:
34
浏览:
483
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。
[1/1]
|<
<
1
>
>|
在线客服::
点击联系客服
联系电话::
400-188-5008
客服邮箱::
service@ccnpub.com
投诉举报::
feedback@ccnpub.com
人工客服
工作时间(9:00-18:00)
官方公众号
科技成果·全球共享