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基于词向量的藏文语义相似词知识库构建 下载：27 浏览：340

龙从军1，2 周毛克3 刘汇丹2 《中文研究》 2020年4期

摘要:
词向量在自然语言处理研究的各个领域发挥着重要作用。该文从语言学角度出发，讨论了词向量技术与语言学理论的关系；根据词向量的特征，提出利用藏文词向量构建语义相似词知识库。该文以哈尔滨工业大学的《词林》为基础，通过汉藏双语词典对译，在获取对译词的词向量的基础上，计算对译词的词向量与原子词群平均词向量的差值，利用不同的差值，自动筛选出与原子词群语义相似度较小的词。该文分别以藏文的词和音节为单位计算词向量，自动筛出不属于原子词群的词，通过对自动筛选结果与人工筛选结果对比，发现两者具有较高的一致性，这说明词向量计算结果与人的语言直觉具有较高的一致性。总体来说，该文所采用的方法有助于提高藏文语义相似词知识库构建效率。

基于句法树的藏语最长名词短语识别 下载：43 浏览：354

龙从军1 刘汇丹2 周毛克3 《当代中文学刊》 2019年5期

摘要:
最长名词短语携带着丰富的句法和语义信息,经常与句法成分对应,在句子中充当一定的语义角色。最长名词短语识别在自然语言处理中占重要地位,是分析和理解句子结构、意义的基础。该文通过梳理不同概念的最长名词短语的含义,从句法树角度界定了藏语最长名词短语的基本概念;从句法树库中抽取6 038个句子,分析了最长名词短语的结构类型、边界特征和出现频次,最后采用序列标注模型和句法分析模型对最长名词短语进行识别。序列标注模型识别结果的正确率、召回率和F1值分别为87.14%、84.72%、85.92%。句法分析模型识别结果的正确率、召回率、F1值分别为85.02%、84.51%、84.76%。
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