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基于神经网络的藏文正字检错法 下载：32 浏览：279

色差甲1 慈祯嘉措1 才让加1，2 华果才让1 《中文研究》 2020年9期

摘要:
在缺乏标注数据的条件下，该文将藏文正字检错任务视为一个分类问题:首先从语言学知识中构建音节混淆子集并给每个原句加噪，然后建立深层双向表征的BERT作为分类模型，最后为了证明该方法的有效性，构建两个基线模型和三种不同领域的测试集，实验结果表明，该方法的结果优于两个基线模型。该文方法在相同领域测试集上句子分类的正确率达到93.74%，不同领域测试集上也能达到83.6%。对错误音节的识别率为74.53%，同时对无错误音节的误判率只有2.30%。

基于循环卷积神经网络的藏文句类识别 下载：27 浏览：260

柔特1，2 才让加1，2 《中文研究》 2019年11期

摘要:
句子是语言的最小使用单位，句类识别是为了进一步细化句法和句义研究。由于藏文句尾通常没有特殊的标点符号来识别不同句类，因此这一藏文语言特性就变成了一大难题。该文提出了基于语境和功能特征为一体的句子用途分类方案。首先，该文介绍了文法中藏文句子分类及其特征。其次，收集了大量藏文句子并对其进行了人工标注。最后，采用循环卷积神经网络对藏文句类进行了自动识别。实验表明，该模型对藏文句类识别有较为显著的效果。

基于词性约束的藏文分词策略与算法 下载：28 浏览：327

才让卓玛1 才智杰2 《当代中文学刊》 2020年5期

摘要:
自动分词作为自然语言处理基础性的研究课题,一直被学术界所关注,随着藏语自然语言处理技术研究的不断深入,藏文分词也面临越来越多的挑战。该文通过分析藏文自动分词研究现状,提出基于词性约束的藏文分词策略与算法。相对于传统方法,该方法不仅能有效地预防和处理各类歧义现象,而且在藏文未登录词处理方面有较好表现。
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