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注意力的端到端模型生成藏文律诗

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文本自动撰写在自然语言处理中是一个重要的研究领域,可通过人工智能的方法来提升文本的生成结果.目前主流的生成方法是基于深度学习法,而该文中提出了一种基于注意力的端到端模型生成藏文律诗法.该方法构建在端到端的基础上,并无需任何人为的特征设置工作.基本框架是一个双向LSTM的编码-解码模型,在此基础上逐渐引入了藏文字嵌入、注意力机制和多任务学习法.实验结果表明,该文提出的方法在藏文律诗生成结果中其BLEU值和ROUGE值分别能达到59.27％、62.34％.

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来源
《第十七届全国计算语言学学术会议暨第六届基于自然标注大数据的自然语言处理国际学术研讨会（CCL 2018）》|2018年|1-7|共7页
会议地点长沙
作者
SeChaJia; 色差甲; HuaGuoCaiRang; 华果才让; CeZhenJiaCuo; 慈祯嘉措; RouRe; 柔特; CaiRangJia; 才让加;
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作者单位

中国中文信息学会;

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会议组织
正文语种
原文格式 PDF
中图分类文字信息处理;
关键词
藏文律诗; 自动生成; 端到端模型; 字嵌入法; 注意力机制; 多任务学习法;

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