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融合短语结构的多通道老挝语名词短语识别方法
文献摘要：
名词短语的识别对句法分析等自然语言处理任务有着基础性的意义.目前,老挝语名词短语识别研究仍处于起步阶段,相较于其他语言,老挝语名词短语识别存在边界模糊、界定描述模糊、语料有限、句式过长等问题.针对以上问题,该文研究了老挝语名词短语的结构,并构建了融合其短语结构的多通道老挝语名词短语模型.模型通过将字符、词和词性特征组合形成不同的输入通道,使用多个BiLSTM网络从不同的方面提取更多隐藏信息,同时改善低资源语料存在大量未登录名词短语的问题.此外,由于老挝语句式过长,模型引入Attention机制,增加重要特征的权重,有效减少了无用信息的干扰.实验结果表明,该模型在有限标注语料下F1值达到85.25％,优于其他模型方法.
文献关键词：
名词短语识别;BiLSTM;多通道;Attention机制
中图分类号：
作者姓名：
汤礼欣;周兰江;张力;张建安
作者机构：
昆明理工大学 信息工程与自动化学院,云南 昆明650500
文献出处：
引用格式：
[1]汤礼欣;周兰江;张力;张建安-.融合短语结构的多通道老挝语名词短语识别方法)[J].中文信息学报,2022(06):61-68,89
A类：
名词短语识别,登录名
B类：
多通道,老挝语,对句,句法分析,自然语言处理,别存,边界模糊,语料,句式,字符,词性,特征组合,输入通,BiLSTM,方面提取,隐藏信息,低资源,源语,语句,Attention,无用信息,模型方法
AB值：
0.21728
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