【摘 要】
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藏文音节拼写检查是藏语自然语言处理的基本任务,在藏文文字处理、文字识别、文本生成等领域具有广泛的应用。该文首先针对藏文音节的结构提出了音节向量化的方法,即音节矩阵
【机 构】
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青海师范大学藏文信息处理教育部重点实验室,青海师范大学藏文信息处理与机器翻译省级重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金(61063033,61662061);教育部重点实验室项目(教技函[2010]52号);教育部“创新团队发展计划”滚动支持计划(IRT_15R40);青海省科技计划项目(2017-GX-146);青海省重点实验室项目(2013-Z-Y17、2014-Z-Y32、2015-Z-Y03);青海省科技厅项目(2015-SF-520);国家社会科学基金(14BYY132)
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藏文音节拼写检查是藏语自然语言处理的基本任务,在藏文文字处理、文字识别、文本生成等领域具有广泛的应用。该文首先针对藏文音节的结构提出了音节向量化的方法,即音节矩阵。然后构建了适合于藏文音节拼写检查的CNN模型,使用1 364 880个藏文音节进行训练。最后对68 244个藏文音节进行测试。实验结果显示,藏文音节拼写检查CNN模型的结果优于规则、RNN和LSTM等模型,不仅对符合藏文文法的音节能正确识别外,而且对梵音藏文音节也能有效识别,正确率、召回率以及F值分别为99.52%、99.30%和99.41%。
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