联合多神经网络模型的藏文字校对方法

安见才让

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针对藏文字校对问题,提出一种不使用藏字字典的联合二层BiLSTM模型和CNN模型展开学习的藏字校对模型.模型通过研究藏文字构字语法、字母训练,得到藏文字母的向量表示,对字母向量进行BiGRU学习,所得的特征向量用三个卷积核进行CNN和全连接运算,最后用最小化交叉熵来优化模型查检藏文字的正确性.为了验证方法的实际表现,建立一共73155个藏文字实验语料,其中正样本占55.1％,负样本占44.9％.实验表明,该方法对藏文字对错识别率的F值达94.06％.

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来源
《微处理机》 |2021年第2期|41-44|共4页
作者
安见才让;
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作者单位

青海民族大学计算机学院西宁810007;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类文字信息处理;
关键词
藏文字; 神经网络模型; 校对;

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