融合依存句法的深度学习藏语句子分割研究

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【获取途径】超星期刊网
【作者】头旦才让，仁青东主，尼玛扎西，完么扎西，才藏太
【作者单位】青海师范大学省部共建藏语智能信息处理及应用国家重点实验室；青海师范大学计算机学院；青海师范大学民族师范学院；西藏大学信息科学技术学院
【年份】2022
【卷号】第10期
【ISSN】1003-0077
【关键词】藏语依存句法双向LSTM+CRF 句子分割
【摘要】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F值为99.4%。
【基金】国家社会科学基金
【文献类型】期刊