基于BiLSTM的低资源老挝语文本正则化任务

王剑; 姜林; 王琳钦; 余正涛; 张松; 高盛祥

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基于BiLSTM的低资源老挝语文本正则化任务

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文本正则化TN是语音合成文本前端分析任务中必不可少的工作,老挝语的文本正则化是将老挝语文本中不可读的词NSW转化为可以口头表达的词SFW。目前文本正则化任务尚未在老挝语中开展,主要面临训练数据难获取、部分不可读词存在歧义的问题。针对以上问题,构建了老挝语文本正则化任务的语料,并将老挝语文本正则化任务当作序列标注任务,使用神经网络结合上下文语境预测存在歧义的不可读的老挝语文本,增加自注意力机制加深序列字符间的关系,探究了不同策略引入预训练语言模型的效果,融合各自注意力机制的BiLSTM模型在测试集上达到67.59%的准确率。

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来源
《计算机工程与科学》 |2023年第7期|1292-1299|共8页
作者
王剑; 姜林; 王琳钦; 余正涛; 张松; 高盛祥;
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作者单位

昆明理工大学信息工程与自动化学院;

昆明理工大学云南省人工智能重点实验室;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类人工神经网络与计算;
关键词
老挝语; 文本正则化; 神经网络; 自注意力机制;

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