藏文音节拼写检查的CNN模型

• 作者: 才让加 色差甲 贡保才让
• 来源期刊: 中文信息学报
• 学科: 工学
• 关键词: 藏文音节 音节矩阵 CNN模型 拼写检查
• 年，卷（期）: 2019,（1）
• 所属期刊栏目: 民族、跨境及周边语言信息处理
• 页码范围: 111-117
• 页数: 7页
• 分类号: TP391
• 字数: 5031字
• 语种: 中文

摘要

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C N N模型,使用1364880个藏文音节进行训练.最后对68244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％.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	才让加	青海师范大学藏文信息处理教育部重点实验室	21	129	6.0	11.0
5	色差甲	青海师范大学藏文信息处理教育部重点实验室	6	6	2.0	2.0
9	贡保才让	青海师范大学藏文信息处理教育部重点实验室	3	6	2.0	2.0