[发明专利]一种基于深度神经网络的藏文分词方法及装置在审
| 申请号： | 201811614940.4 | 申请日： | 2018-12-27 |
| 公开（公告）号： | CN109960782A | 公开（公告）日： | 2019-07-02 |
| 发明（设计）人： | 赵生捷;陈梦竹;杨恺 | 申请（专利权）人： | 同济大学 |
| 主分类号： | G06F17/21 | 分类号： | G06F17/21;G06F17/22;G06F17/27;G06F16/332;G06N3/08 |
| 代理公司： | 上海科盛知识产权代理有限公司 31225 | 代理人： | 蔡彭君 |
| 地址： | 200092 *** | 国省代码： | 上海;31 |
| 权利要求书： | 查看更多 | 说明书： | 查看更多 |
| 摘要： | 本发明涉及一种基于深度神经网络的藏文分词方法及装置，其中方法包括：步骤S1：接收原始藏文文本，并基于其中的隔音符号音节的切分得到音节序列；步骤S2：将得到的音节序列输入紧缩词识别模型，得到分词的基本单位序列；步骤S3：将分词的基本单位序列输入至基于深度神经网络的藏文分词模型中进行处理，最终得到带有序列标记的单位序列，作为分词结果。与现有技术相比，本发明具有等分词成功率高的优点。 | ||
| 搜索关键词： | 分词 藏文 神经网络 基本单位 音节序列 隔音符号 音节 分词结果 序列标记 序列输入 词识别 成功率 紧缩 文本 | ||
【主权项】：
1.一种基于深度神经网络的藏文分词方法，其特征在于，包括：步骤S1：接收原始藏文文本，并基于其中的隔音符号音节的切分得到音节序列；步骤S2：将得到的音节序列输入紧缩词识别模型，得到分词的基本单位序列；步骤S3：将分词的基本单位序列输入至基于深度神经网络的藏文分词模型中进行处理，最终得到带有序列标记的单位序列，作为分词结果。
下载完整专利技术内容需要扣除积分，VIP会员可以免费下载。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息，商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于同济大学，未经同济大学许可，擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作，请联系【客服】
本文链接：http://www.vipzhuanli.com/patent/201811614940.4/，转载请声明来源钻瓜专利网。
- 上一篇：一种更新全球作物总产量栅格数据的方法
- 下一篇：一种文档自由标注的方法及系统
