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藏语句子分割是藏语自然语言处理中的一项重要且基础性的研究工作。该文根据藏语句子结构特征,在分析藏语句子分割规则与难点的基础上,提出一种融合依存句法的藏语句子分割模型。该模型首先通过词嵌入和藏语依存句法信息嵌入将输入序列映射成实值向量;然后构建融合藏语依存句法的双向LSTM,拼接词语和句法信息特征, 提高上下文时序特征的学习能力;最后利用CRF预测出最佳句子分割点。通过对比实验,验证了该模型对藏语句子分割的有效性。实验结果表明,该模型的F1值为99.4%。 相似文献
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自然语言处理用藏语格助词的语法信息研究 总被引:2,自引:1,他引:1
该文主要探讨了藏语格助词的语法信息、语义信息、功能结构等内容,从而为建立藏语格助词的语法属性库提供详实的参数。这对句子进行分析与描述,观察句子歧义都有着重要的意义。 相似文献
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藏语是语序非常灵活的一种语言,藏语词法分析和句法分析等浅层研究不能很好地满足藏语自然语言理解的需求。从简单句型的藏语句子出发,研究了基于投射的藏语语义依存分析,构建了藏语语义依存树库,设计了语义依存弧类型分析特征模板。最后通过最大熵分类模型,对人工分析过的语义依存弧的句子进行依存弧的类型分析并进行标注,为今后的语义依存分析提供新的思考视角和更好的理论支撑。 相似文献
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以语言学的理论和方法为主导,在藏文信息处理中引入了藏语词语的信息化和形式化,并对构建的信息库进行了结构上的总体设计,从而制定了信息处理用藏语词语信息库的构建原则及收词规则,即一形一项、一时(式)一项、一义一项。为此构建了以藏文词汇为主的音、形、义等的信息库。 相似文献
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矩阵是工程领域中常用的一种数据结构,在深度学习领域,矩阵乘法是神经网络训练中的核心技术之一,面对大型矩阵的运算问题,分块矩阵技术可将大矩阵运算转换为小矩阵运算以实现并行运算,并且能够大幅度减少矩阵运算步骤并且提高矩阵运算速度.本文首先对目前学术界的矩阵形式化工作进行了系统总结并且分析了矩阵形式化的主要几种方法;其次介绍并完善了基于Coq记录类型的矩阵形式化方法,其中包括提出新的矩阵等价定义、对之前的形式化工作进行了整理和完善,并证明了一组新的引理;在此基础上进一步实现了分块矩阵运算的形式化,讨论了该类型的归纳证明的难点和解决方法;最终实现了矩阵与分块矩阵形式化的不同类型的基础库. 相似文献
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现代藏语动词的句法语义分类及相关语法句式 总被引:1,自引:3,他引:1
本文突破了传统藏文文法关于动词分类的简单描述,建立起以句法语义为纲要的动词类别和相关句法规则。本文区分了藏语12大类动词,各类动词都有不同论元数量和不同句法性质的要求。因此,动词的句法语义类别划分能够较细致和全面反映各种类型藏语句式的语法结构框架,包括句子的语序、词格标记和句法助词。动词的句法语义分类结果可以直接应用于藏语语法信息词典的构建,是藏语计算处理的重要基础。 相似文献
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藏语句法功能组块分析旨在识别出藏语句子的句法成分,为后续句子级深入分析提供支持。根据藏语的语言特点,该文在藏语句法功能组块描述体系基础上,提出基于错误驱动学习策略的藏语功能组块边界识别方法。具体思路为,首先基于条件随机场(Conditional Random Fields,CRFs)识别组块,然后分别基于转换规则的错误驱动学习(Transformation-based Error-driven Learning,TBL)及基于新特征模板的CRFs错误驱动学习进行二次识别,并对初次结果进行校正,F值分别提高了1.65%、 8.36%。最后通过实验分析,进一步将两种错误驱动学习机制融合,在18073词级的藏语语料上开展实验,识别性能进一步提高,准确率、召回率与F值分别达到94.1%、94.76%与94.43%,充分验证了本文提出方法的有效性。 相似文献
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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。 相似文献
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目前,藏文抽取式文本摘要方法主要是提取文本自身的特征,对句子进行打分,不能挖掘句子中深层的语义信息。该文提出了一种改进的藏文抽取式摘要生成方法。该方法将外部语料库的信息以词向量的形式融入到TextRank算法,通过TextRank与词向量的结合,把句子中每个词语映射到高维词库形成句向量,进行迭代为句子打分,并选取分值最高的句子重新排序作为文本的摘要。实验结果表明,该方法能有效提升摘要质量。该文还在传统ROUGE评测方法的基础上,提出了一种采用句子语义相似度计算的方式进行摘要评测的方法。 相似文献
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才藏太 《计算机工程与科学》2012,34(6):187-190
藏文句子的边界识别是藏文文本分析的基础性研究,是藏文与其他语种之间建立句子级平行语料库的必要工作,也是进一步进行藏汉机器翻译的基础。本文通过分析藏文句子的结束形式,研究藏文句子边界规则,提出了一种藏文句子的边界识别方法。该方法首先利用特殊规则和词表对藏文句子进行识别,然后利用最大熵模型对有歧义的句子进一步识别。从而提高藏文句子的边界识别率。 相似文献