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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
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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。 展开更多
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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