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%。