| 基于深度学习的藏文分词方法 |
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| 引用本文： | 李博涵,刘汇丹,龙从军,吴健.基于深度学习的藏文分词方法[J].计算机工程与设计,2018(1):194-198. |
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| 作者姓名： | 李博涵 刘汇丹 龙从军 吴健 |
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| 作者单位： | 中国科学院软件研究所;中国科学院大学计算机与控制学院;中国社会科学院民族学与人类学研究所 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金项目(61303165;61540057;61132009);青海省自然科学基金项目(2016-ZJ-Y04;2016-ZJ-740);国家语委重点基金项目(ZDI135-17) |
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| 摘 要： | 重点研究将深度学习技术应用于藏文分词任务,采用多种深度神经网络模型,包括循环神经网络(RNN)、双向循环神经网络(Bi RNN)、层叠循环神经网络(Stacked RNN)、长短期记忆模型(LSTM)和编码器-标注器长短期记忆模型(Encoder-Labeler LSTM)。多种模型在以法律文本、政府公文、新闻为主的分词语料中进行实验,实验数据表明,编码器-标注器长短期记忆模型得到的分词结果最好,分词准确率可以达到92.96%,召回率为93.30%,F值为93.13%。
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| 关 键 词： | 深度学习 藏文分词 循环神经网络 长短期记忆 编码器-标注器 |
Tibetan word segmentation based on deep learning |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | deep learning Tibetan word segmentation recurrent neural network long short-term memory encoder-labeler |
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