基于Bi-LSTM的藏文依存句法分析研究

摘要：

藏语句法分析目前的研究集中在藏语言的成分句法分析.采用深度学习的方式进行藏语依存句法分析的研究方面基本处于空白状态.基于转移的依存句法分析是一种快速有效的依存句法分析方法,当句子输入到基于转移依存解析器后,解析器从左到右预测一系列解析动作.结合藏文的特点,构建了CoNLL-U格式的藏文依存树库,提出了一种基于双向LSTM的依存句法解析器,并采用注意力机制学习转移解析过程中解析器状态的表示,通过捕获更多的信息特征来对解析器的全局状态进行建模.在构建的藏文依存树库上进行实验,将堆栈信息、词性信息、历史转移动作信息作为模型的辅助信息,进行更深层次句法特征信息学习.实验表明上述模型对藏文的依存句法分析有较为显著的效果.

关键词：双向长短期记忆网络、注意力机制、藏文句法分析、依存句法分析

所属期刊栏目：40

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金;西藏大学研究生高水平人才培养计划项目;西藏大学珠峰学科建设计划项目;教育部卓越工程师教育培养计划项目产学合作协同育人项目

在线出版日期：2023-08-15（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：300-304