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刊名：现代电子技术
发表时间：2020-01-01
摘要:
为了解决老挝机构名实体构词方法和语法规则复杂的问题,提出融合多特征的CRF与SVM的实体识别框架.面向老挝语机构名构词特点,将老挝机构名称分为前缀词和后缀词,将前缀词提取构造成一个机构名称特征词典,基于词典与SVM模型确定老挝机构名称前界,再使用融合多特征的CRF模型识别机构名称;最后使用SVM确定的前缀词修正CRF的识别结果.实验结果表明,精确率达到83.49％,召回率达到81.99％,证明了该方法的有效性.文中方法结合了SVM模型与CRF模型的优点,并融合了老挝机构名称的相关语言学特征,取得了较好的识别效果.
刊名：现代电子技术
发表时间：2019-01-01
摘要:
句子相似度的计算在自然语言处理的各个领域有很广泛的应用,但跨语言的句子相似度计算方法却非常少.文中提出一种基于互译特征词对匹配,构建老-汉双语句子相似度计算方法,改进了传统的依赖于词形词序通过计算相同词个数和共有单词的位置信息的相似度计算方法,充分考虑了老挝语和汉语句子中的词汇互译信息、相似概率,避免了由于特征词位置导致的精度丢失.此方法用来最终识别相似度较高的老-汉双语平行句对,依据相似度对源句子和目标句子进行对齐,在老-汉双语平行语料库的建设中使用.实验结果表明,此方法在一定程度上提高了老-汉双语句子相似度计算的准确率.
申请人：昆明理工大学
公开时间：2019-08-02
摘要:
本发明公开了一种基于多模型组合神经网络的老挝语分词方法，属于自然语言处理和机器学习技术领域。本发明基于双向长短期记忆(Bi‑LSTM)神经网络结合attention模型和CRF模型，首先在待分词的老挝语料上进行字向量训练；然后引入去噪机制对输入的字嵌入量进行过滤调整；将过滤后的字嵌入向量输入Bi‑LSTM神经网络进行编码并输出音节序列，根据老挝语音节拼写规则将音节序列表示成特征词向量；引入attention模型对Bi‑LSTM网络的输入输出之间的相关性进行重要度计算，获取有效的老挝语词向量特征；最后由CRF层解码输出概率最大的标签序列，使用4词位标注集表达文本的词位信息。利用改进的attention‑Bi‑LSTM‑CRF神经网络建立的老挝语分词模型，可有效对老挝语进行分词。
申请人：昆明理工大学
公开时间：2019-05-14
摘要:
本发明涉及一种基于Attention机制来构建老挝语词性标注模型的方法，属于自然语言处理和机器学习技术领域。Attention机制包括编码层与解码层，编码层对输入序列进行编码，以得到包含输入序列信息的语义向量，并将语义向量传送给解码层，解码层进行相应解码。以词性标注为例：首先将老挝句子输入编码层进行编码，以得到包含该句子信息的语义向量，然后将语义向量传入解码层，解码层可以解码出句中每个老挝词的词性。老挝语词性标注模型的实现过程中，首先得构建Attention机制，然后使用老挝语词性标注语料训练Attention机制，就可以得到基于Attention机制的老挝词性标注模型。利用Attention机制建立的老挝语词性标注模型，可以有效的对老挝语进行词性标注，因此本发明具有一定的研究意义。
申请人：昆明理工大学
公开时间：2019-03-29
摘要:
本发明公开了一种提高老挝语词性标注准确率的方法，属于自然语言处理和机器学习技术领域。本发明构建了基于BiLSTM的词预测模型，来利用未登录词前后已登录词的信息来对未登录词位置可能出现的词进行预测，并将其替换参与词性标注的过程，在一定程度上可以解决词性标注小语料库的不足性，能够解决HMM模型由于出现未登记词而导致词性标注失败的问题，从而提高词性标注的准确率。
申请人：昆明理工大学
公开时间：2016-12-07
摘要:
本发明涉及融合实体特性的越南语命名实体识别方法，属于自然语言处理技术领域。本发明包括步骤：首先根据越南语命名实体特点，提取越南语命名实体有效特征，对形成的越南语句子级命名实体语料进行识别建模，得到越南语最大熵命名实体识别模型；再从越南语句子级命名实体语料中随机选取测试语料通过已建好的越南语最大熵命名实体识别模型进行识别，得到最大熵命名实体识别结果。本发明对越南语命名实体实现了有效的识别，为词法分析、句法分析、语义分析、信息抽取、信息检索和机器翻译等工作提供强有力的支撑，与目前识别方法相比，本发明的正确率、召回率、F值均有提高，因此本发明具有一定的研究意义。
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