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基于特征融合结合注意力机制的藏文文本分类模型
1
作者
冯宇舒
艾金勇
李爽
《科技创新与应用》
2025年第10期61-65,共5页
由于藏语与汉语、英语在语法结构和词汇特点上的差异,传统的文本分类方法在藏文上的应用面临挑战。为此,该文提出一种基于多特征融合与注意力机制的藏文文本分类模型,该模型结合CINO、TextCNN和BiLSTM模型的优势。实验结果表明,该文提...
由于藏语与汉语、英语在语法结构和词汇特点上的差异,传统的文本分类方法在藏文上的应用面临挑战。为此,该文提出一种基于多特征融合与注意力机制的藏文文本分类模型,该模型结合CINO、TextCNN和BiLSTM模型的优势。实验结果表明,该文提出的模型在公开数据集TNCC上的F1值为73.09%,在自建数据集TiTCD上的F1值为80.97%。因此,该模型能够较好地捕捉到藏文文本语义,在藏文文本分类任务上性能有所提升。
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关键词
藏文文本分类
预训练语言模型
多特征融合
注意力机制
文本分类方法
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职称材料
题名
基于特征融合结合注意力机制的藏文文本分类模型
1
作者
冯宇舒
艾金勇
李爽
机构
西藏民族大学
出处
《科技创新与应用》
2025年第10期61-65,共5页
文摘
由于藏语与汉语、英语在语法结构和词汇特点上的差异,传统的文本分类方法在藏文上的应用面临挑战。为此,该文提出一种基于多特征融合与注意力机制的藏文文本分类模型,该模型结合CINO、TextCNN和BiLSTM模型的优势。实验结果表明,该文提出的模型在公开数据集TNCC上的F1值为73.09%,在自建数据集TiTCD上的F1值为80.97%。因此,该模型能够较好地捕捉到藏文文本语义,在藏文文本分类任务上性能有所提升。
关键词
藏文文本分类
预训练语言模型
多特征融合
注意力机制
文本分类方法
Keywords
Tibetan text classification
pre-trained language model
multi-feature fusion
attention mechanism
text classification methods
分类号
H214 [语言文字—少数民族语言]
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题名
作者
出处
发文年
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1
基于特征融合结合注意力机制的藏文文本分类模型
冯宇舒
艾金勇
李爽
《科技创新与应用》
2025
0
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