融合双通道音节特征的藏文La格例句自动分类模型

• 作者: 班玛宝 才让加 张瑞 色差甲 卓玛扎西
• 来源期刊: 北京大学学报（自然科学版）
• 关键词: 自然语言处理 双通道音节特征 藏文La格例句 自动分类
• 年，卷（期）: 2022,（1）
• 所属期刊栏目: 专题报道: 面向人工智能的自然语言分析与理解|Special Topic: Natural Language Analysis and Understanding in Artificial Intelligence
• 页码范围: 91-98
• 页数: 8页
• 语种: 中文
• DOI: 10.13209/j.0479-8023.2021.106

摘要

基于藏文La格(??????)例句的自动分类在藏语自然语言处理领域的重要性,根据藏文La格的用法和添接规则,在对藏文La格例句进行分类并定义分类概念的基础上,提出一种融合双通道音节特征的藏文La格例句自动分类模型.该模型首先使用word2vec和Glove构建双通道藏文音节嵌入,分别在每路卷积中融合双通道音节特征,丰富输入特征的表达和提高卷积层的空间表征能力;然后在每一路卷积均使用结合层级注意力机制的Bi-LSTM学习时序特征后,拼接多路特征,提高上下文时序特征的学习能力;最后通过全链接层和Softmax层实现藏文La格例句自动分类.实验结果表明,该模型在测试集上的藏文La格例句分类准确率达到90.26％.