| 融合短语结构的多通道老挝语名词短语识别方法 |
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| 引用本文： | 汤礼欣,周兰江,张力,张建安.融合短语结构的多通道老挝语名词短语识别方法[J].中文信息学报,2022,36(6):61. |
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| 作者姓名： | 汤礼欣 周兰江 张力 张建安 |
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| 作者单位： | 昆明理工大学 信息工程与自动化学院,云南 昆明 650500 |
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| 摘 要： | 名词短语的识别对句法分析等自然语言处理任务有着基础性的意义。目前,老挝语名词短语识别研究仍处于起步阶段,相较于其他语言,老挝语名词短语识别存在边界模糊、界定描述模糊、语料有限、句式过长等问题。针对以上问题,该文研究了老挝语名词短语的结构,并构建了融合其短语结构的多通道老挝语名词短语模型。模型通过将字符、词和词性特征组合形成不同的输入通道,使用多个BiLSTM网络从不同的方面提取更多隐藏信息,同时改善低资源语料存在大量未登录名词短语的问题。此外,由于老挝语句式过长,模型引入Attention机制,增加重要特征的权重,有效减少了无用信息的干扰。实验结果表明,该模型在有限标注语料下F1值达到85.25%,优于其他模型方法。
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| 关 键 词： | 名词短语识别 BiLSTM 多通道 Attention机制 |
A Structure Enhanced Multi-channel Approach to Noun Phrase Identification for Lao Language |
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| TANG Lixin,ZHOU Lanjiang,ZHANG Li,ZHANG Jian‘an.A Structure Enhanced Multi-channel Approach to Noun Phrase Identification for Lao Language[J].Journal of Chinese Information Processing,2022,36(6):61. |
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| Authors: | TANG Lixin ZHOU Lanjiang ZHANG Li ZHANG Jian‘an |
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| Affiliation: | Faculty of Information Engineering and Automation, Kunming University of Science and Technology, Kunming, Yunnan 650500, China |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | identification of noun phrases BiLSTM multi-channel Attention mechanism |
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