【摘 要】
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老挝语是一种无空格切分的字母语言,在进行自然语言处理工作时需要首先进行分词处理.现有分词算法主要为首先使用规则进行音节切分,然后根据音节切分结果进行老挝语分词,存在错误传递等问题.该文提出一种基于神经网络的端到端老挝语分词方法,基于多任务联合学习思想,将老挝语音节切分与分词工作进行结合,实现了基于双向长短时记忆循环神经网络(BiLSTM)的端到端老挝语分词模型.实验表明,端到端的老挝语分词模型准确率达到89.02％,较以往分词模型有所提升.
【机 构】
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昆明理工大学信息工程与自动化学院,云南昆明650504;西南交通大学信息科学与技术学院,四川成都611756
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老挝语是一种无空格切分的字母语言,在进行自然语言处理工作时需要首先进行分词处理.现有分词算法主要为首先使用规则进行音节切分,然后根据音节切分结果进行老挝语分词,存在错误传递等问题.该文提出一种基于神经网络的端到端老挝语分词方法,基于多任务联合学习思想,将老挝语音节切分与分词工作进行结合,实现了基于双向长短时记忆循环神经网络(BiLSTM)的端到端老挝语分词模型.实验表明,端到端的老挝语分词模型准确率达到89.02％,较以往分词模型有所提升.
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