【摘 要】
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维吾尔语属于低资源语言又属于黏着性语言，在很长一段时间都缺少足够的语料来训练维吾尔语预训练模型，造成维吾尔语无法像中文那样基于预训练模型提取句向量利用softmax进行句子分类。而对于以往的一些文本分类方法，如利用深度学习模型提取词向量，维吾尔语也存在特征稀疏且维度偏高的特点，使得其在文本分类上的效果没有那么理想。因此本文采用了Cino多语言预训练模型，基于提示学习的方法，构造不同的模板，利用模型
【基金项目】
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国家自然科学基金（62161048）；
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维吾尔语属于低资源语言又属于黏着性语言，在很长一段时间都缺少足够的语料来训练维吾尔语预训练模型，造成维吾尔语无法像中文那样基于预训练模型提取句向量利用softmax进行句子分类。而对于以往的一些文本分类方法，如利用深度学习模型提取词向量，维吾尔语也存在特征稀疏且维度偏高的特点，使得其在文本分类上的效果没有那么理想。因此本文采用了Cino多语言预训练模型，基于提示学习的方法，构造不同的模板，利用模型的掩码预测能力对不同的掩码位置进行预测。为了避免掩码预测出的词汇信息的多样性，本文将模型预测出的模板掩盖掉的几个词向量来代替整体的句向量，利用掩码模型的预测能力，以有限大小的向量来表示当前句子的语义信息，将下游任务靠近模型的预训练任务，弥补在微调阶段二者不同所造成的影响。在爬取维语网站所构建的新闻数据集上进行的文本分类实验表明，存在合适的模板提升了F1值至92.53%，且精准率和召回率分别提升了1.79、1.04个百分点，在维吾尔语上获得了更好的文本分类效果。
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