论文摘要
句子是语言的最小使用单位,句类识别是为了进一步细化句法和句义研究。由于藏文句尾通常没有特殊的标点符号来识别不同句类,因此这一藏文语言特性就变成了一大难题。该文提出了基于语境和功能特征为一体的句子用途分类方案。首先,该文介绍了文法中藏文句子分类及其特征。其次,收集了大量藏文句子并对其进行了人工标注。最后,采用循环卷积神经网络对藏文句类进行了自动识别。实验表明,该模型对藏文句类识别有较为显著的效果。
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文章来源
类型: 期刊论文
作者: 柔特,才让加
关键词: 藏文句类,循环卷积神经网络,词向量,句类识别
来源: 中文信息学报 2019年12期
年度: 2019
分类: 信息科技,哲学与人文科学
专业: 中国语言文字,计算机软件及计算机应用,自动化技术
单位: 青海师范大学计算机学院,青海省藏文信息处理与机器翻译重点实验室
基金: 国家重点研发计划(2017YFB1402200),国家自然科学基金(61662061),国家社会科学基金(14BYY132,15BYY167,16YY167)
分类号: H214;TP391.1;TP183
页码: 76-82
总页数: 7
文件大小: 822K
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标签：藏文句类论文; 循环卷积神经网络论文; 词向量论文; 句类识别论文;