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融合双通道音节特征的藏文La格例句自动分类模型
被引量:
4
1
作者
班玛宝
才让加
+2 位作者
张瑞
色差甲
卓玛扎西
《北京大学学报(自然科学版)》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022年第1期91-98,共8页
基于藏文La格(■)例句的自动分类在藏语自然语言处理领域的重要性,根据藏文La格的用法和添接规则,在对藏文La格例句进行分类并定义分类概念的基础上,提出一种融合双通道音节特征的藏文La格例句自动分类模型。该模型首先使用word2vec和Gl...
基于藏文La格(■)例句的自动分类在藏语自然语言处理领域的重要性,根据藏文La格的用法和添接规则,在对藏文La格例句进行分类并定义分类概念的基础上,提出一种融合双通道音节特征的藏文La格例句自动分类模型。该模型首先使用word2vec和Glove构建双通道藏文音节嵌入,分别在每路卷积中融合双通道音节特征,丰富输入特征的表达和提高卷积层的空间表征能力;然后在每一路卷积均使用结合层级注意力机制的Bi-LSTM学习时序特征后,拼接多路特征,提高上下文时序特征的学习能力;最后通过全链接层和Softmax层实现藏文La格例句自动分类。实验结果表明,该模型在测试集上的藏文La格例句分类准确率达到90.26%。
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关键词
自然语言处理
双通道音节特征
藏文La格例句
自动分类
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职称材料
题名
融合双通道音节特征的藏文La格例句自动分类模型
被引量:
4
1
作者
班玛宝
才让加
张瑞
色差甲
卓玛扎西
机构
青海师范大学计算机学院
藏语智能信息处理及应用国家重点实验室
青海省藏文信息处理工程技术研究中心
青海省藏文信息处理与机器翻译重点实验室
藏文信息处理教育部重点实验室
出处
《北京大学学报(自然科学版)》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022年第1期91-98,共8页
基金
国家自然科学基金(61662061,61063033,61966031)
国家重点研发计划(2017YFB1402200)
+2 种基金
青海省藏文信息处理与机器翻译重点实验室项目(2020-ZJ-Y05)
青海省科技厅项目(2019-SF-129)
青海省重点实验室项目(2013-Z-Y17,2014-Z-Y32,2015-Z-Y03)资助。
文摘
基于藏文La格(■)例句的自动分类在藏语自然语言处理领域的重要性,根据藏文La格的用法和添接规则,在对藏文La格例句进行分类并定义分类概念的基础上,提出一种融合双通道音节特征的藏文La格例句自动分类模型。该模型首先使用word2vec和Glove构建双通道藏文音节嵌入,分别在每路卷积中融合双通道音节特征,丰富输入特征的表达和提高卷积层的空间表征能力;然后在每一路卷积均使用结合层级注意力机制的Bi-LSTM学习时序特征后,拼接多路特征,提高上下文时序特征的学习能力;最后通过全链接层和Softmax层实现藏文La格例句自动分类。实验结果表明,该模型在测试集上的藏文La格例句分类准确率达到90.26%。
关键词
自然语言处理
双通道音节特征
藏文La格例句
自动分类
Keywords
NLP
dual-channel syllabic features
Tibetan La case example sentences
automatic classification
分类号
TP391.1 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
H214 [语言文字—少数民族语言]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
融合双通道音节特征的藏文La格例句自动分类模型
班玛宝
才让加
张瑞
色差甲
卓玛扎西
《北京大学学报(自然科学版)》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022
4
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