《自然语言处理》课程教学模式改革与探索——以西藏大学为例

文章对目前我国高等院校积极开设的《自然语言处理》课程进行了研究分析,结合西藏大学计算机科学与技术专业研究生课程体系结构和自身服务民族地区信息化建设的特点,提出了教学内容、教学方法和考核方式等课程建设方面的新认识和新观点。文章认为《自然语言处理》课程的教学模式改革应当从优化教学内容、创新教学模式、整合教学资源、加强实践能力等方面着手,以培养研究生的理论水平、实践能力和创新思维为目标,推动自然语言处理技术和教育的可持续发展。

结合分词特征的藏文命名实体识别方法

命名实体识别是构建知识图谱、机器翻译、网络舆情分析等信息处理领域的前提和基础。在藏文命名实体识别研究中,传统单一字(音节)嵌入方法未能融入词的位置信息,对实体边界识别能力比较差。针对以上问题,文章提出在神经网络嵌入层嵌入字(音节)的基础上加入了分词特征,并将这两种特征融合之后送入BiLSTM-CRF模型预测藏文实体识别结果。在西藏大学自然语言处理实验室构建的数据集上进行了实验,测试集和验证集上的F_(1)值分别达到了96.99%和96.84%,实验表明该方法在藏文命名实体识别任务中的有效性。