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实体关系抽取任务是对句子中实体对间的语义关系进行识别。该文提出了一种基于Albert预训练语言模型结合图采样与聚合算法(Graph Sampling and Aggregation, GraphSAGE)的实体关系抽取方法,并在藏文实体关系抽取数据集上实验。该文针对藏文句子特征表示匮乏、传统藏文实体关系抽取模型准确率不高等问题,提出以下方案: ①使用预先训练的藏文Albert模型获得高质量的藏文句子动态词向量特征; ②使用提出的图结构数据构建与表示方法生成GraphSAGE模型的输入数据,并通过实验证明了该方法的有效性; ③借鉴GraphSAGE模型的优势,利用其图采样与聚合操作进行关系抽取。实验结果表明,该文方法有效提高了藏文实体关系抽取模型的准确率,且优于基线实验效果。 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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构建藏语依存树库是实现藏语句法分析的重要基础,对藏语本体研究和信息处理具有重要价值。基于此,该文提出了一种基于树库转换的藏语依存树库构建方法。该方法首先扩充了前期构建的藏语短语结构树库,然后根据藏语短语结构树和依存树的特征设计树库转换规则,实现藏语短语结构树到依存结构树的初步转换,最后对自动转换结果进行人工校验,得到了2.2万句藏语依存树。为了对转换结果做出量化评价,该文抽取了依存树库中5%的依存树,对其依存关系进行校验和统计,最终依存关系的准确率达到89.36%,中心词的准确率达到92.09%。此外,该文使用基于神经网络的句法分析模型验证了依存树库的有效性。在该模型上,UAS值和LAS值分别达到83.62%和81.90%。研究证明,使用半自动的树库转换方法能够有效地完成藏语依存树库构建工作。 相似文献
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短语表是基于短语的统计机器翻译系统的一个核心组成部分,基于启发式方法抽取到的短语表受单词对齐错误和未对齐词的影响严重,同时抽取到的短语也并非句法意义上的短语。该文提出一种基于EM(Expectation-maximization)算法的双语句法短语抽取方法来抽取双语句法短语,此方法可以通过不断迭代的方式使各参数值达到最优。通过加入双语句法短语、增加新特征、重新训练三种不同的方法,将获得的双语句法短语与基于短语的统计机器翻译方法结合以提高统计机器翻译系统的性能。结果表明: 三种方法都不同程度提高了译文的BLEU(BiLingual Evaluation Understudy)值,其中增加新特征方法提高了0.64个点。 相似文献
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语料库作为基本的语言数据库和知识库,是各种自然语言处理方法实现的基础。随着统计方法在自然语言处理中的广泛应用,语料库建设已成为重要的研究课题。自动分词是句法分析的一项不可或缺的基础性工作,其性能直接影响句法分析。本文通过对85万字节藏语语料的统计分析和藏语词的分布特点、语法功能研究,介绍基于词典库的藏文自动分词系统的模型,给出了切分用词典库的结构、格分块算法和还原算法。系统的研制为藏文输入法研究、藏文电子词典建设、藏文字词频统计、搜索引擎的设计和实现、机器翻译系统的开发、网络信息安全、藏文语料库建设以及藏语语义分析研究奠定了基础。 相似文献
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目前汉藏机器翻译的研究主要集中在基于规则的方法上,主要原因在于汉藏的平行语料等基础资源相对匮乏,不方便做大规模的基于统计的汉藏机器翻译实验。该文依据汉藏辅助翻译项目的实际需求,在平行语料资源较少的情况下,提出了一种基于短语串实例的机器翻译方法,为辅助翻译提供候选译文。该方法主要利用词语对齐信息来充分挖掘现有平行语料资源信息。实验结果表明,该文提出的基于短语串实例方法优于传统基于句子实例的翻译,能够检索出任意长度的短语串翻译实例。在实验测试集上,该方法与默认参数下的Moses相比,翻译的BULE值接近Moses,短语翻译实例串的召回率提高了约9.71%。在平均句长为20个词的测试语料上,翻译速度达到平均每句0.175s,满足辅助翻译实时性的要求。 相似文献
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该文结合链接分析技术和藏文编码识别技术,使用网络爬虫实现对互联网上藏文文本资源的挖掘,分析了Web藏文文本资源的分布情况。统计数据显示,国内藏文网站50%以上在青海省;约87%的藏文网页集中分布在31个大型网站中;人们正在逐步弃用旧有藏文编码,使用Unicode编码来制作网页。利用HTML标记、栏目归属、标点符号等自然标注信息对这些文本进行抽取,可以构建篇章语料和文本分类语料,可以抽取互联网藏文词库,进行词频统计和训练藏文语言模型,结合双语词典和搜索引擎技术抽取双语平行语料。这些语料可用于藏文分词、命名实体识别、信息检索、统计机器翻译等研究领域。 相似文献
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一种有效的基于Web的双语翻译对获取方法 总被引:5,自引:1,他引:4
命名实体和新词、术语的翻译对机器翻译、跨语言检索、自动问答等系统的性能有着重要的影响,但是这些翻译很难从现有的翻译词典中获得。该文提出了一种从中文网页中自动获取高质量双语翻译对的方法。该方法利用网页中双语翻译对的特点,使用统计判别模型,融合多种识别特征自动挖掘网站中存在的双语翻译对。实验结果表明,采用该模型构建的双语翻译词表,TOP1的正确率达到82.1%,TOP3的正确率达到94.5%。文中还提出了一种利用搜索引擎验证候选翻译的方法,经过验证,TOP1的正确率可以提高到84.3%。 相似文献
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面向信息处理的藏文分词规范研究 总被引:2,自引:1,他引:1
自动分词是藏文信息处理领域的一项基础课题,也是智能化藏文信息处理的关键所在。 在藏文信息处理“字词处理”层面上,需要解决词的切分问题,而词类划分的标准和词的正确切分是进行藏文文本处理的必要条件。为了便于计算机对自动分词、词性标注的辨认,该文首先要确定满足藏文信息处理中词类的需求,并根据藏文自身的词汇特点与构词规律,提出了较为系统、适用的分词规范。 相似文献
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藏文信息处理已经从最初字处理转向了自然语言处理的阶段。现如今正逐步向句法分析、语句分析、自动文摘、自动分类和机器翻译迈进。但是这些都基于词的层面上研究处理,而词则受许多格标记和虚词的制约。因此,在藏文信息处理中对格标记的分词标注更是一件棘手和复杂的事。该文通过研究藏文信息中的兼类虚词na和la,提出了如何在不同的语境中,处理和解决这类词性的标注问题。 相似文献