典型文献
基于字符和单词表示的哈萨克语词性标注研究
文献摘要：
自然语言处理任务中词性标注是基础性的工作,其可以应用到后续各种NLP任务中.在神经网络自然语言处理任务中多使用分布式词表示,获取单词的语义和语法信息,并取得了非常明显的效果.对于像哈萨克语这样形态丰富的语言,在词性标注时,单词内部的各种信息非常有用.在文章中,我们构建了基础的哈萨克语词性标注语料库,并采用基于字符并联合单词信息,提出一种有效的哈萨克语词标注模型.使用这一方法,避免了传统机器学习方法中手工构建特征的问题,在新疆日报哈文版构建的语料库上,准确率达到了61.40％.为进一步提升性能提供了很好的参考.
文献关键词：
词性标注;神经网路模型;CNN模型;字符级表示
中图分类号：
作者姓名：
库瓦特拜克·马木提;努尔古丽·艾子木把
作者机构：
伊犁师范大学 网络安全与信息技术学院, 新疆 伊宁 835000
文献出处：
引用格式：
[1]库瓦特拜克·马木提;努尔古丽·艾子木把-.基于字符和单词表示的哈萨克语词性标注研究)[J].电脑与信息技术,2022(04):33-36,40
A类：
神经网路模型,字符级表示
B类：
单词表,哈萨克语,语词,词性标注,自然语言处理,中词,NLP,语法,非常明显,语料库,词信息,机器学习方法,新疆日报,文版,提升性能
AB值：
0.212078
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