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融合格序列和多维语义特征的藏语句法成分标注研究
1
作者
尕藏扎西
多拉
冷本扎西
《高原科学研究》
2025年第1期119-128,共10页
深层句法分析是藏语自然语言理解中的关键难题之一。针对现有藏语句法分析模型性能欠佳的问题,文章提出一种融合格序列知识和多维语义特征的藏语句法成分标注方法。该方法以提取藏语格序列对句法成分的约束信息为主要语义特征,进而融合...
深层句法分析是藏语自然语言理解中的关键难题之一。针对现有藏语句法分析模型性能欠佳的问题,文章提出一种融合格序列知识和多维语义特征的藏语句法成分标注方法。该方法以提取藏语格序列对句法成分的约束信息为主要语义特征,进而融合藏文字丁、词、词性等多维语义特征后,用Bi-LSTM+CRF联合预测藏语句法成分标记。实验结果显示,该方法在真实语料中的准确率达90.67%、精确率达87.00%、召回率达87.33%,F1值达87.16%,其F1值高于所有基线模型。此外,通过消融实验验证了融合藏语格序列知识及其他特征的WPCc_BiLSTM+CRF模型可大幅提升藏语句法成分标注性能。
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关键词
藏语格序列
语义特征
句法成分标注
句法
分析
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题名
融合格序列和多维语义特征的藏语句法成分标注研究
1
作者
尕藏扎西
多拉
冷本扎西
机构
西北民族大学中国语言文学学部
青海师范大学藏语智能全国重点实验室
出处
《高原科学研究》
2025年第1期119-128,共10页
基金
国家自然科学基金项目(62266037,62206146)
青海省科技厅科技基础条件平台项目(2023-ZJ-T02)
青海师范大学自然科学中青年科研基金项目(KJQH2022011)。
文摘
深层句法分析是藏语自然语言理解中的关键难题之一。针对现有藏语句法分析模型性能欠佳的问题,文章提出一种融合格序列知识和多维语义特征的藏语句法成分标注方法。该方法以提取藏语格序列对句法成分的约束信息为主要语义特征,进而融合藏文字丁、词、词性等多维语义特征后,用Bi-LSTM+CRF联合预测藏语句法成分标记。实验结果显示,该方法在真实语料中的准确率达90.67%、精确率达87.00%、召回率达87.33%,F1值达87.16%,其F1值高于所有基线模型。此外,通过消融实验验证了融合藏语格序列知识及其他特征的WPCc_BiLSTM+CRF模型可大幅提升藏语句法成分标注性能。
关键词
藏语格序列
语义特征
句法成分标注
句法
分析
Keywords
Tibetan case sequence
semantic features
syntactic component labeling
syntactic analysis
分类号
TP391.1 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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出处
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1
融合格序列和多维语义特征的藏语句法成分标注研究
尕藏扎西
多拉
冷本扎西
《高原科学研究》
2025
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