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藏文命名实体识别是藏文自然语言处理领域的一项关键技术,其目的是识别文本中的人名、地名及组织机构名。在目前的研究中,深度学习方法需要大量的标注数据是制约模型性能的主要因素,因此本文提出基于小样本学习的藏文命名实体识别方法。针对小样本数据量少导致模型无法充分学习实体特征的问题,本文提出实体特征信息融合方法,在训练过程中将实体位置信息、分词信息与藏文音节信息以维度拼接的方式进行特征融合,通过辅助信息增强实体特征,使得模型可以较好地学习藏文长实体的边界信息,并设计消融实验探究不同特征信息对模型效果的影响。实验结果表明,本文提出的方法有效提高了藏文小样本命名实体识别模型的准确率,相较于基线实验F1值总体提升了22.22~38个百分点。 相似文献
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为深入研究藏文命名实体的基本结构、分类方法以及自动识别技术,同时为进一步完善藏语词法分析、句法和语义分析,以及机器翻译等信息处理领域的基础性研究工作,该文重点研究了实体类型较为丰富的格萨尔史诗文本,制定了六种格萨尔命名实体类型,提出了藏文音节和深度学习相结合的格萨尔史诗命名实体识别方法。在人工标注的10万多句命名实体训练集和测试集上,经实验命名实体识别的准确率、召回率和F值分别达到92.01%、91.96% 和91.99%,满足了研究格萨尔史诗命名实体识别的应用需求。 相似文献
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藏医药文本字符嵌入对藏医药医学实体识别有着重要意义,但目前藏文缺少高质量的藏文语言模型。本文结合藏文结构特点使用普通藏文新闻文本训练基于音节的藏文BERT模型,并基于藏文BERT模型构建BERT-BiLSTM-CRF模型。该模型首先使用藏文BERT模型对藏医药文本字符嵌入进行学习,增强字符嵌入对藏文字符及其上下文信息的表示能力,然后使用BiLSTM层进一步抽取藏医药文本中字符之间的依赖关系,最后使用CRF层强化标注序列的合法性。实验结果表明,使用藏文BERT模型初始化藏医药文本字符嵌入有助于提高藏医药医学实体识别效果,F1值达96.18%。 相似文献
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为提升传统中文电子病历实体识别预训练模型的语义特征提取能力并增强中文隐含特征表示,提出基于改进预训练语言模型的医疗命名实体识别方法。提出动态词长的逆向最大匹配算法对病历文本进行标注歧义处理,在此基础上构建用户自定义医疗实体字典辅助PKU分词,提高预训练模型掩码效果。输入向量层加入字向量,引入注意力机制学习字向量的全局语义特征。改进预训练模型mask策略和机制并去掉下一句预测,提升词向量语义表征能力。实验结果表明,该方法有效提高了医疗实体的识别效果,F1值达到90.57%。 相似文献
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从无结构文本中抽取实体与实体之间的关系是自然语言处理领域的重要研究内容,同时也为构建知识图谱、问答系统等应用提供重要支撑。基于联合模型的实体关系抽取任务将实体识别和关系抽取同时进行,克服了传统实体关系抽取任务中先识别句子中的实体,然后再进行实体关系判断这两次任务中的错误累加。该文针对藏文语料匮乏、实体识别准确率不高等问题,提出了基于联合模型抽取藏文实体关系的方法。基于藏文实体关系抽取任务,提出以下方案: ①针对藏文分词准确率不高的问题,对藏文进行字级和词级两种方式进行预处理,并给出对比实验,结果表明采用字级处理方式较词级处理方式效果有所提高。②藏文是一种语法规则比较强的语言,名词、格助词等能明确指示句子各组块之间的语法和语义结构关系,因此该文将藏文的词性标注特征加入到藏文的字词向量中,实验结果证明了方法的有效性。③该文借鉴了联合模型处理的优势,提出基于联合模型处理方式,采用端到端的BiLSTM框架将藏文实体关系抽取任务转变为藏文序列标注的问题,实验结果表明,该文的方法较传统的基于藏文处理方式,如SVM算法和LR算法,准确率提高了30%~40%。 相似文献
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藏文地名识别是藏文命名实体识别中必须要解决的问题。通过分析藏文地名的特点及识别难点,阐述了藏文地名的音节、触发词、地名后续词和格助词等特性适用基于CRF模型的地名识别,通过实验,验证了6种特征对藏文地名识别的有效性。实验结果表明该方法对藏文地名识别的准确率、召回率和[F]值分别达到了96.12%、81.92%和88.45%,实验结果与已有的系统相比,取得了较好的效果。 相似文献
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本文提出一种基于判别式模型的藏文分词方法,重点研究最小构词粒度和分词结果重排序对藏文分词效果的影响。在构词粒度方面,分别考察了以基本字丁、基本字丁-音节点、音节为最小构词粒度对分词效果的影响,实验结果表明选定音节为最小构词粒度分词的F值最高,为91.21%;在分词结果重排序方面,提出一种基于词图的最短路径重排序策略,将判别式解码生成的切分结果压缩为加权有向图,图中节点表示音节间隔,而边所覆盖的音节作为候选切分并赋予不同权重,选择一条最短路径从而实现整句切分,最终分词结果的F值达到96.25%。 相似文献
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藏语的“音节”在词汇语法研究和文本信息处理研究中都十分重要,尤其在解决未登录词切分问题和标注中能够发挥积极的作用。然而在现有的研究中,对音节的重视还不够。该文提出在文本标注时,可以先进行音节的性质标注,然后通过音节构词的规律预测复合词的词性,尤其是未登录词的词性。该文作者对藏语音节的定义进行了界定,提出音节的性质分类及标注原则,利用统计模型,在约24万音节的中小学语文教材语料库上进行实验,音节性质标注的正确率为93.520 8%。在此基础上,把音节性质标注信息用到词性标注中。实验结果表明: 即使在音节性质标注存在一定错误的情况下,词性标注的正确率也提高到94.196 7%;如果在保证音节性质标注完全正确的情况下,词性标注的正确率可以提高到97.775 4%,这说明音节性质标注信息对词性标注有帮助。 相似文献
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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%。 相似文献