现代藏文文本校对设计方案研究

文章在win8操作系统支持下,设计并实现了基于音节的现代藏文文本校对功能。通过分析和研究藏文音节的拼写规则,对传统藏语中的音节拼写规则进行了详细的形式化描述。采用统计方法对藏语音节的搭配规则做了探索性的研究,创建了音节搭配规则知识库,以这些知识库为基础进行音节模式匹配查错,创建了音节规则校对模型,运用音节规则模型实现现代藏文文本的音节级校对功能。     

基于规则的藏文识别后处理研究

基于藏文音节规则的识别后处理方法,总结了音节规则的约束条件 试验表明该方法在藏文文本识别后处理中具有较高的自适应性 在《印刷藏文(汉英混排)文档识别系统》的测试中,50万字的藏文测试样本,识别率在97.3%的基础上提高了0.3%,显示出该方法具有良好的效果     

藏文音节校对模型建设研究

文章就藏文字处理领域对藏文校对功能的实际需要,提出了基于音节的藏文文本校对方案对藏语音节规则的详细描述.采用统计方法对藏语音节的搭配规则等做了探索性的研究,创建了音节及音节搭配规则等多种知识库,以这些知识库为基础进行音节模式匹配查错.设计实现了音节规则模型与音节库模式匹配方法相结合的音节级查错.通过借鉴藏文传统语法理论、现代语言学理论、计算机技术和统计学理论等知识,介绍了藏文文本校对的设计思想,给出了藏文文本校对系统的组成原理、关键技术及可操作的实现方法.实验结果表明,基于音节的查错方案是可行的.为进一步研究开发藏文智能校对软件提供了所需的规则特征集和统计语料等基础性的研究资料.也为将来实现基于词、语法和语义层面的校对奠定了基础.     

藏文音节七元组类型分析研究

在藏文信息处理中,实现藏文字符排序的关键在于准确地判断藏文音节,而藏文音节判定的关键是对音节构件的识别.文章在借鉴藏文传统语法理论的基础上,结合现代语言学、计算机理论和统计学等知识,介绍了藏文音节的组合形式与特征,规则等问题,以藏文国际标准编码体系为依据,根据音节组件的约束关系,分析了藏文音节七元组的组合规则与类型,有利于藏文音节字符构件的研究和七元组类型的分析、识别与处理.     

自动校对中现代藏文音节字研究

现代藏文自动校对中,对音节字（ ）的校对是其基础。在藏文文本中音节字是用音节点进行间隔的,由于藏文二维的书写特征和音节字形成过程中与其构件之间严格的搭配规则等诸多问题,使得对它的校对又区别于任何一种文字。文章介绍了音节字的构件、结构和搭配规则等问题,列举了藏文音节字中的错误类型,并针对其特殊性给出了一个特有的音节字校对的流程和方法。     

融合双通道音节特征的藏文La格例句自动分类模型

基于藏文La格(??????)例句的自动分类在藏语自然语言处理领域的重要性,根据藏文La格的用法和添接规则,在对藏文La格例句进行分类并定义分类概念的基础上,提出一种融合双通道音节特征的藏文La格例句自动分类模型.该模型首先使用word2vec和Glove构建双通道藏文音节嵌入,分别在每路卷积中融合双通道音节特征,丰富...     

基于国际标准编码系统的藏文拉丁文转写规则模型

文章根据国际藏文编码标准,分析基本集变长序列码与藏文音节的映射关系,描述以前导字符、组合字符及元音构成变长码序列的规则,从而提出藏文音节结构的拉丁文转写模型,实现了通用的转换组件.     

融合音节部件特征的藏文命名实体识别方法

藏文命名实体识别是藏语自然语言处理的基础任务，是完成机器翻译、网络舆情检测和知识图谱构建等任务的前提.传统的基于深度学习的藏文命名实体识别将藏文音节(字嵌入)作为模型输入的方法容易忽略藏文音节的局部特征.针对这一问题，本文提出了一种融合构成藏文音节部件特征和藏文音节特征的藏文命名实体识别神经网络模型SL-BiLSTM-CRF(syllable level long short-term memory conditional random field).其中，SL模块对构成音节的部件信息和藏文的单个音节进行特征编码，将两种不同模态的特征融合之后送入BiLSTM模型进行特征提取并预测实体标签，再通过CRF对BiLSTM模型的预测结果进行矫正，最终输出藏文实体识别结果.实验证明，该方法在藏文命名实体识别任务中相比基于单个藏文音节(字嵌入)的BiLSTM-CRF模型的F₁值提高了1.58个百分点，验证了该方法在藏文命名实体识别任务中的有效性.     

藏文文本自动校对方法及系统设计

以藏文音节拼写检查、梵音转写藏文检查、接续关系检查、词语检查为研究内容, 提出藏文文本自动校对框架和接续关系检查算法。根据该框架及算法, 设计并实现藏文自动校对系统。通过实验证明算法和系统的可靠性和有效性。     

基于小字符集编码的藏文音节结构判定

根据小字符集编码特征和藏文正字法规则,并通过占位辅音和非占位辅音在组合字符中的规则来判定组合字符的构成.组合字符的结构确定后,再参照藏文正字法的知识,最终实现现代藏文音节结构的判定以及各部件的识别.     

双门限算法在藏语语音音节分割中的应用分析

双门限算法是语音端点检测的一种重要方法,对藏语语音识别和处理具有重要意义。提出了用双门限端点检测技术对藏语语音进行音节分割的方法,首先根据双门限语音端点检测原理进行Matlab编程和仿真,然后结合藏语语音的音节特点和双门限算法分别在正常语速和慢语速环境下对藏语的30个辅音语音、随机抽取的双音节、三音节及句子语音进行双门限算法的音节分割和分析,实验表明双门限算法对没有太多连读音节的藏语语音和慢语速下长句的音节分割准确率较高。     

藏语语音合成中语料数据标注规则的设计

基于隐马尔可夫模型（HMM）的藏语语音合成系统中,语料数据的标注是训练声学模型的基础和关键。文章结合藏语独有的语音特点对语料数据设计套标注规则,并以Praat为标注环境实现语料的标注。     

藏文信息处理研究进展

藏文有着悠久的历史,是藏族人民交流思想的工具。1997年,藏文编码字符集国际、国家标准的制定作为藏文信息处理的开始,至今正好20年。这20年中藏文信息处理起步、发展,取得了较好的成绩。本文简要回顾了藏文信息处理中字、词、句、段、篇的特点、处理方法及取得的典型成果,也回顾了藏语资源建设和应用研究取得的成果,并对藏文信息处理未来的发展方向进行展望。希望能为迈入藏文信息处理的初学者展示一个藏文信息处理发展的脉络,提供一个参考。     

藏语语音合成语料库的韵律标注规则设计

韵律标注是藏语语音合成语料库建设的重要环节.文章参考汉语韵律标注的研究成果,结合藏语自身的语音特点以及韵律特征,进行了面向藏语语音合成语料库的韵律标注研究,并设计一套包含拉丁转写、声调类型、音节结构、重音类型以及停顿指数的标注规则,为藏语语音韵律特征的研究提供了直观的、科学的方法.     

藏语韵律词和韵律短语的时长特征研究

在藏语单句的层面上,通过时长参数的统计分析,对韵律词和韵律短语两层韵律单元的时长特征进行了研究.研究结果确定了藏语韵律词和韵律短语的基本大小,韵律词为4±2个音节,韵律短语为6±3个音节;藏语韵律单元的总体时长分布差异较大,但不同韵律单元的时长伸缩幅度差异较小.藏语韵律单元的时长分布类型以尾长型为主;韵律单元边界处普遍具有边界前音节延长,边界后音节缩短现象的特征.     

藏文排序方法研究与拓展

文章通过对藏文编码国家标准（GB）藏文信息系统之上的藏文排序问题进行研究，提出了基于藏文编码国家标准（GB）的藏文音节及词的排序方法，并给出相应的排序算法，测试结果良好。