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基于描述约束的词表示学习 下载：78 浏览：491

冶忠林1,2,3 赵海兴1,4,2,3 张科4,2,3 朱宇4,2,3 《当代中文学刊》 2019年12期

摘要:
词语作为语言模型中的基本语义单元,在整个语义空间中与其上下文词语具有很强的关联性。同样,在语言模型中,通过上下文词可判断出当前词的含义。词表示学习是通过一类浅层的神经网络模型将词语和上下文词之间的关联关系映射到低维度的向量空间中。然而,现有的词表示学习方法往往仅考虑了词语与上下文词之间的结构关联,词语本身所蕴含的内在语义信息却被忽略。因此,该文提出了DEWE词表示学习算法,该算法可在词表示学习的过程中不仅考量词语与上下文之间的结构关联,同时也将词语本身的语义信息融入词表示学习模型,使得训练得到的词表示既有结构共性也有语义共性。实验结果表明,DEWE算法是一种切实可行的词表示学习方法,相较于该文使用的对比算法,DEWE在6类相似度评测数据集上具有优异的词表示学习性能。

注意力的端到端模型生成藏文律诗 下载：47 浏览：419

色差甲1,2 华果才让1,2 让加1,2 慈祯嘉措1,2 柔特1,2 《当代中文学刊》 2019年12期

摘要:
文本自动撰写在自然语言处理中是一个重要的研究领域,可通过人工智能的方法来提升文本的生成结果。目前主流的生成方法是基于深度学习的方法,而该文则提出了一种基于注意力的端到端模型生成藏文律诗法。该方法基本框架是一个双向LSTM的编码—解码模型,在此基础上引入了藏文字嵌入、注意力机制和多任务学习法。实验结果表明,该文提出的方法在藏文律诗生成结果中BLEU值和ROUGE值分别能达到59.27%、62.34%,并无需任何人为的特征设置。

藏文音节拼写检查的CNN模型 下载：24 浏览：265

色差甲1,2 贡保才让1,2 才让加1,2 《当代中文学刊》 2019年1期

摘要:
藏文音节拼写检查是藏语自然语言处理的基本任务,在藏文文字处理、文字识别、文本生成等领域具有广泛的应用。该文首先针对藏文音节的结构提出了音节向量化的方法,即音节矩阵。然后构建了适合于藏文音节拼写检查的CNN模型,使用1 364 880个藏文音节进行训练。最后对68 244个藏文音节进行测试。实验结果显示,藏文音节拼写检查CNN模型的结果优于规则、RNN和LSTM等模型,不仅对符合藏文文法的音节能正确识别外,而且对梵音藏文音节也能有效识别,正确率、召回率以及F值分别为99.52%、99.30%和99.41%。
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