【摘 要】
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蒙古文形态素切分是蒙古文自然语言处理的核心任务之一.该文针对传统蒙古文的构词特点,提出了一种新的蒙古文形态素标注方法,在蒙古文天然的词边界划分基础上,进一步将形态素进行划分.相比传统的蒙古文词切分方法,本文重点研究构词成分的形态素单元切分,提出的方法在充分学习蒙古文词和字知识的同时,通过自动学习蒙古语构词的形态素成分上的语言学知识,能够更加有效地捕捉形态素单元上的语义信息.该文使用新标注方法并基于
【机 构】
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北京交通大学计算机与信息技术学院,北京100044
【出 处】
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第十八届中国计算语言学大会暨中国中文信息学会2019学术年会
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蒙古文形态素切分是蒙古文自然语言处理的核心任务之一.该文针对传统蒙古文的构词特点,提出了一种新的蒙古文形态素标注方法,在蒙古文天然的词边界划分基础上,进一步将形态素进行划分.相比传统的蒙古文词切分方法,本文重点研究构词成分的形态素单元切分,提出的方法在充分学习蒙古文词和字知识的同时,通过自动学习蒙古语构词的形态素成分上的语言学知识,能够更加有效地捕捉形态素单元上的语义信息.该文使用新标注方法并基于Bi-LSTM-CRF模型构建了蒙古文形态素切分系统,显著提高了蒙古文形态素切分的精度.
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