藏文信息处理中的自动分词技术所面临的基本问题

义。
２ ） “ ” 栩 ５ ” 是拉格助词
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在虚词识别过程 中出现 以下规则 可
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３ ） “ ”葺 Ｑ “ ”建离食诵 ， 在盎调｛ ｝ ｌ ｊ ５ Ｉ ｌ 进程串出现以下规则也霹瑞过 ・ ・
藏 文 不 自 由虚 词 的 自动 识 别 研 究
卓玛吉 安见 才让
摘 要 ：本 文将通过传统藏文文法的语法规则 ，主要研 究藏文文本 中大量藏文不 自由虚 词的识别算 法，同时建立 了藏文 不 自由虚词 的 消岐规 则库 。使计算机快速地识别并消除藏文句子 中不 自由虚词的歧 义问题 。提 高藏 文 自动分词的准确 率。使 句子的 生产 、句法分析 、八 格 识 别 和机 器 翻译 等研 究 的基 础 更 扎 实 。 关 键 词 ： 藏 文 不 自由虚 词 ； 自动 识 别 ；歧 艾 ；规 则 库
钢
等 四个虚词 外 ，其余 的 ５ ８ 个
不 自由虚词在分词过程中都以单字词的形式 出现。 建立藏文虚词库 Ｘ Ｃ ；在 Ｘ Ｃ 库 中分别建立 ｂ ｚ ｙ ｘ ｃ 和ｂ ｚ ｙ ｘ ｃ ２ 两 个表。在
表ｂ ｚ ｙ ｘ ｃ 是不 自由虚词 中 “ 单 字词 ”类 虚词表 （ 如：
虚词表。
想：
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等
倒如 ： 争弹 ｌ 峄 ｓ 鞠
伪如： 争∞每
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倒如 ： ㈣
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１ ）本课题 的研究根据传 统藏文文 法 ，结合最 大匹配 藏文分 词法 和 藏文树型分词法 ，在藏文 自动 分词过程 中与 自动 分词 同时 进行虚 词识

基于匹配算法的藏文自动分词作者：陈硕赵栋材周欢欢来源：《电子技术与软件工程》2016年第01期实现了一种基于哈希表索引和匹配算法的藏文分词的系统。

进行分词时，为达到消除部分歧义的目的，采用了正向最大匹配和逆向最大匹配算法相结合的方式进行藏文分词，通过分别计算两种分词结果的频率，然后选择频率较大的一个。

最终，通过对26个不同大小的文本对该系统进行测试和分析，得出了分词准确率在92%以上的结论。

【关键词】藏文分词匹配算法哈希表词典机制1 引言藏文信息处理存在着分词的问题，而藏文分词是对藏文词性标注、藏语音合成、机器翻译、大型语料库建设和信息检索等藏文信息处理的基础。

藏文分词的效果会对进一步研究的藏文词性标注、藏语音合成、机器翻译、大型语料库建设和信息检索等藏文信息处理软件的性能和效果产生影响。

为了提高分词的准确率，需要有一个足够大的词库，面对足够大的词库，对词库中的词语的搜索技术就显得十分重要，对词库中词语的搜索速度直接关系到分词系统的性能。

词库目前主要是采用索引的机制来实现的，一般用到的索引结构的包括线性索引、倒排表、Trie树、二叉树等。

线性索引、倒排表都是静态的索引结构，不利于插入、删除等操作。

2 分词2.1 词典机制算法本系统采用的是基于Hash索引的分词词典。

分词词典机制可以看作包含三个部分：首字Hash表、词索引表、词典正文。

词典正文是以词为单位txt文件，匹配过程是一个全词匹配的过程。

首先，通过首字Hash表确定该词在词典中的大概位置，然后根据词索引表进行定位，进而找到在词典正文中的具体位置。

该系统是采用Myeclipse10平台，使用Java语言进行实现的，直接调用Java里的hashmap创建函数，找到该词之后，然后进行字符串匹配。

2.2 基于匹配算法分词主流的分词方法有三种：分别为基于语言学规则的方法、基于大规模语料库的机器学习方法、基于规则与统计相结合的方法，鉴于目前藏文方面还没有超大型的句子语料库。

基于深度学习的藏文分词关键技术研究[ ]摘要：藏语信息化处理对于藏语的传承与发展具有重要意义。

目前我国对于藏语信息化研究已经具有较高水平。

其中，藏文分词是藏文信息处理的基础任务，受到藏文研究人员的广泛关注。

现阶段，在藏文分词任务中，主要的研究方法从传统的方法（字符串匹配和统计分词）转向深度学习。

本文结合传统方法和深度学习的优势，提出了基于条件随机场（CRF）和自注意机制（Self-Attention）的藏文分词算法Self-Attention CRF。

通过藏文分词数据集，并进行实验，本文的算法在精准率提升了1.9%、召回率提升了1.2%、F1分数指标提升了3.2%。

关键词：藏文信息化；藏文分词；深度学习；条件随机场；自注意力机制1.引言藏族文字（藏文）作为历史悠久的文字，用独特的书写符号记录和传承珍贵的藏族文化。

现阶段，随着数字化、信息化时代的到来，藏文信息化使得藏文研究换发出新的生命力。

藏文分词是藏文信息处理的基础和前提[1]。

而藏文与汉语在语法上存在较大差异，因此，需要针对藏文的特殊语法结构设计分词算法。

传统的藏文分词方法有字符串匹配方法和统计分词方法，取得了较为理想的分词效率和分词结果。

随着深度学习和藏语语料的不断发展，基于深度学习的[2,3,4]藏文分词方法获得了较大关注。

但是，现有分词方法存在以下局限：（1）传统藏文分词方法精度上低于深度学习方法；（2）深度学习的分词方法, 以循环神经网络（Recurrent neural network，RNN）[5]和长短期记忆网络（Long short-term memory, LSTM）[6]为例，训练效率较低，下一个分词结果需要等待前一个结果输出。

并且，该模型无法更大范围获得上下文信息。

因此，本文基于现有藏文分词方法，结合传统方法的和深度学习方法的优势，克服以上局限，主要贡献如下：（1）构建藏文分词数据集；（2）引入自注意力机制self-attention [7]，并行提取藏文文本信息；（3）提出基于条件随机场CRF[8]和自注意机制self-attention[7]的藏文分词算法，进一步提升藏文的分词模型的精度和效率。

藏文信息处理的原理与应用电子版引言藏文是中国少数民族中使用的一种重要文字，它承载着藏族人民的文化遗产和思想智慧。

为了更好地进行藏文信息的处理和应用，电子版的藏文信息处理技术应运而生。

本文将介绍藏文信息处理的原理和应用，以及电子版在这个过程中的作用。

藏文信息处理的原理1. Unicode编码Unicode是一种全球统一的字符编码标准，它为不同文字和符号提供了唯一的数字编码，包括了藏文字符。

Unicode编码使得计算机能够正确地处理藏文字符，并能够在不同的平台上进行正确显示和编辑。

2. 字符转换由于藏文的特殊性，需要将其转换为计算机能够处理的格式，一种常见的方式是将藏文字符转换为Unicode编码。

这样可以在计算机上进行相应的处理和操作，比如搜索、排序、保存等。

3. 分词在进行藏文信息处理时，常常需要将文本拆分成词语的形式进行处理。

分词是将一段藏文文本按照词语为单位进行划分的过程。

分词可以提取有用的信息，帮助进行词频统计、文本分类和信息检索等操作。

4. 语言模型语言模型是指对自然语言中的词序列概率进行建模的方法。

通过语言模型，我们可以对藏文文本进行预测和生成。

语言模型可以用于机器翻译、自动摘要、对话系统等应用中，为藏文信息处理提供了更多的可能性。

藏文信息处理的应用1. 机器翻译机器翻译是将一种语言的文本转换为另一种语言的过程。

对于藏文这样的特殊语言，采用机器翻译可以极大地减少人工翻译的工作量，并且提高翻译的效率。

通过将藏文转换为计算机可处理的格式，机器翻译可以在不同语言之间进行自动翻译。

2. 文本分析文本分析是对文本信息进行提取、分析和理解的过程。

在藏文信息处理中，文本分析可以帮助我们更好地理解藏文文本的含义和结构，比如提取关键信息、聚类相似文本、情感分析等。

文本分析可以应用于网络舆情监测、情报分析、文本挖掘等方面。

3. 信息检索信息检索是指在大规模文本数据集中查找符合用户需求的文档或信息的过程。

对于藏文信息处理来说，信息检索可以帮助用户快速、准确地找到想要的藏文文档。

摘
要： 藏文词 性 自动 标 注是 藏文 信 息 处理 后 续 句法 分析 、 语 义 分析 及篇 章 分析 必 不可 少 的基 础 工作 。词 性歧 义 问题 的
处 理 是 藏 文词 性 自动 标 注 的 关键 所在 ， 也 是 藏 文信 息处 理 的难 点 问题 。对 藏 文词 性 标 注 中词 性 歧 义 问题 进 行 了分 析 研 究， 提 出了符合 藏丈 语 法规 则 实用 于藏 文词 性 标 注的 解 决词 性排 岐 方 法 。 实验 证 明 ： 该 处 理 方 法在藏 文 词 性 自动标 注 中
ｒ ｅ ｓ ｕ ｌ ｔ ｓ ａ ｎ ｄ ｈ ａ ｓ ｄ ｅ ｉ ｆ ｎ ｉ ｔ ｅ ｌ ｙ ｉ ｎ ｃ ｒ ｅ ａ ｓ ｅ ｄ ｔ ｈ ｅ ａ ｃ ｃ ｕ ｒ ａ ｃ ｙ ｏ ｆ ｔ ｈ ｅ Ｔｉ ｂ ｅ ｔ ａ ｎ ＰＯＳ ｔ ａ ｇ ｇ ｉ ｎ ｇ ．
Ａｐ ｐ ｌ ｉ ｃ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｓ ， ２ ０ １ ３ ， ４ ９ （ ２ ４ ） ： １ ３ ５ — １ ３ ７ ．
Ａｂ ｓ ｔ ｒ ａ ｃ ｔ ： Ｔ ｉ ｂ ｅ ｔ ａ ｎ ｌ ａ ｎ ｇ ｕ ａ ｇ ｅ Ｐ ａ ｒ ｔ 一 ０ｆ － Ｓ ｐ ｅ ｅ ｃ ｈ （ Ｐ ＯＳ ）ｔ ａ ｇ ｇ ｉ ｎ ｇ ｉ ｓ ｔ ｈ ｅ ｓ ｕ ｂ ｓ ｅ ｑ ｕ ｅ ｎ ｔ ｐ ａ ｒ ｓ ｉ ｎ ｇ ｏ ｆ Ｔ ｉ ｂ ｅ ｔ ａ ｎ ｌ ａ ｎ ｇ ｕ ａ ｇ ｅ ｉ ｎ ｆ ｏ ｒ ｍａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｐ ｒ ｏ ｃ ｅ ｓ ｓ ｉ ｎ ｇ ．
ａ ｍｂ ｉ ｇ ｕ ｉ ｙ ｔ ｐ ｒ ｏ ｂ ｌ ｅ ｍ ｉ ｎ ｈｅ ｔ Ｔｉ ｂ ｅ ｔ ａ ｎ Ｐ ＯＳ ｔ ａ ｇ ｇ ｉ ｎ ｇ ， ａ ｎ ｄ ｐ ｕ ｔ ｓ ｆ ｏ ｒ ｗａ ｒ ｄ ａ ｍｅ ｈｏ ｔ ｄ ｏ ｆ ｓ ｏ ｌ ｖ ｎｇ ｉ ＰＯＳ ａ ｍｂ ｉ ｇ ｕ ｉ ｙ ｔ ｐ ｒ ｏ ｂ ｌ ｅ ｍ ｓ ｕ ｉ ｔ ａ ｂ ｌ ｅ ｆ ｏ ｒ Ｔ ｉ ｂ ｅ ｔ ａ ｎ

优先出版 计 算 机 应 用 研 究 第32卷--------------------------------基金项目：基金国家自然科学基金(61032008，61262052，61262054)；西北民族大学中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(31920140064)；甘肃省青年科技基金(1208RJYA053)；作者简介：何向真(1977-)，男，宁夏固原人，讲师，主要研究方向为少数民族语言文字信息处理(5967148@)；李亚超(1986-)，男，河南汝州人，助教，主要研究方向为自然语言处理、词法分析；马宁(1981-)，男，宁夏吴忠人，博士，副教授，主要研究方向为自然语言处理；于洪志(1947-)，女，山东龙口人，教授，博导，主要研究方向为语音学、少数民族语言文字信息处理；．基于音节标注的藏文自动分词研究何向真，李亚超，马 宁，于洪志(西北民族大学 中国民族语言文字信息技术重点实验室，兰州730030)摘 要：分词是藏文信息处理的基础性关键问题，是把连续的藏文音节序列组合成词序列的过程。

针对藏文分词中的特殊问题，把藏文分词问题看成判断音节在词中的位置过程，分别实现了基于最大熵、条件随机场、最大间隔Markov 网络模型等模型下的分词系统，并在同等条件下进行了实验对比。

实验结果表明，在当前四字位的标注集下，基于条件随机场的藏文分词系统取得了最好的分词结果，同时其它序列标注模型也取得了较好的效果，说明基于音节标注的分词方法可以较为有效的处理藏文分词问题。

关键词：关藏文；分词；序列标注；最大熵；条件随机场；最大间隔Markov 网络模型 中图分类号：TP391.1Study on Tibetan automatic word segmentation as syllable taggingHE Xiang-zhen, LI Ya-chao, MA Ning, YU Hong-zhi( Key Lab of Chinese National Linguistic Information Technology, Northwest University for Nationalities, Lanzhou 730030 ) Abstract: Tibetan word segmentation (TWS) is the process of combination the syllables sequence into words sequence, and which is the basic problem for Tibetan natural language processing. To solve the special problems in TWS, the paper reformulated the segmentation as a syllable tagging problem, and comparative experiments are conducted at the same condition in different sequence label models. Experimental results show that the TWS system with conditional random fields achieves the best performance in the condition of four-tag, other models achieve good results at the same time, all the above show that, the segmentation as a syllable tagging problem is a better approach to deal with TWS .Key Words: Tibetan; word segmentation; sequence label; maximum entropy; conditional random field; max-margin markov networks0 引言藏文是一种拼音文字，有30个元音字母和4个辅音字母。

体 化 的 藏 语 三 级 切 分 体 系。
［ 键 词 ］信 息处 理 ； 语 语 法 ； 关 藏 自动 分 词
【 中图分 类号 ］Ｈ １ ２４
【 文献标识码 ］Ａ
【 文章编号 ］１０ —５ ４ （０ ６０ —０ ９ —０ ０ １ １ ０ ２ ０ ）４ ０ ２ ６
藏 文信 息处 理涵 盖 了字 、 、 词 短语 、 句子 、 章等 多层 面 的信 息加 工处 理 任务 。 当前藏 文信 息处 理处 篇
信 息 处 理 用藏 文 自动 分 词 研 究
祁 坤钰
（ 西北 民族 大 学 中国 民族 信 息技术 研 究院 ， 肃 兰 州 ７ ０ ３ ） 甘 ３ ０ ０
［ 摘
要 ］藏 文 自动 分 词 研 究是 藏 文 信 息 处 理 领 域 的一 项基 础 性 ＿ ￣ ， ｒ － 在研 究 藏 语 形 式 逻 辑 格 、 义 逻 辑 格 、 势论 ＿ 语 音
的。 由于汉 字是 像形 文字 ， 于 开 放 语 言 体 系 的非 受 限 语 言 ， 法 结 构 约 束 性 很 弱 。而 藏 语 是 拼 音 文 属 语 字 ， 有 相对严 格 的格 语法理 论 ， 此 ， 具 因 现有 的基 于 统 计 的 汉 语 分 词 方法 无 法直 接 移 植 到 藏 语 分 词 中。
藏文分 词必 须从 藏 语词 法 、 句法 、 势论 等为 基础 的格 语 法理 论 研 究 开 始 ， 时 借鉴 国 内外 分词 技 术 及 音 同 算法 研 究的优 势 ， 出藏语 分 词方案 ， 藏 语大 型语料 库 建设 藏 、 、 机器 翻 译 ， 供 技术 基础 。 提 为 汉 英 提
藏 语 自动分 词研 究是 藏 语 自然 语言处 理 的关键 技 术 之一 ， 是 语言 智 能 化 处理 的基 础 工 程 。 只有 也 对 藏 语句子 正确 无 误的分 词 ， 有可 能实 现对 藏 语 自然 语言 的理 解 。 目前 ， 我 国中文 信 息 处 理 领 域， 才 在 许 多专 家 、 者 对汉 语分 词做 了近 二 十 多年的 研究 ， 出 了不 少 算 法 和策 略 ， 这 些 算 法都 是 基 于 汉 字 学 提 但

多媒体技术在小学藏语教学应用中存在的问题及解决措施随着科技的不断发展，多媒体技术的应用在教育领域中变得越来越广泛。

尤其是在小学教育中，多媒体技术已经成为一种重要的教学手段。

在小学藏语教学中，多媒体技术的应用也存在一些问题，本文将针对这些问题进行分析，并提出相应的解决措施。

问题一：设备条件不足在一些地区的小学，由于经济条件的限制，多媒体教学设备的更新和维护并不及时，存在技术设备老化、设备数量不足等问题。

解决措施：1.政府加大对教育事业的投入，提升小学的设备更新换代速度，确保每个教室都配备了基本的多媒体教学设备。

2.学校可通过募捐活动，向社会各界募集资金，用于购买多媒体教学设备。

3.加强多媒体教学设备的维护管理工作，延长设备寿命，提高设备利用率。

问题二：教师素质参差不齐一些小学藏语教师对多媒体技术的应用并不熟练，无法灵活运用多媒体教学手段进行教学，影响了教学效果。

解决措施：1.学校可开设多媒体教学技术培训班，提升教师的多媒体技术应用能力，增强其对多媒体教学的认识和理解。

2.鼓励教师利用业余时间自学多媒体技术知识，增加教师使用多媒体教学手段的积极性。

3.学校可以设立专门的多媒体技术教学团队，由专业老师进行指导和辅导，提高教师的教学水平。

问题三：内容丰富度不足当前多媒体教学资源主要以汉语为主，对于藏语学生来说，缺乏与其文化和语言背景相适应的多媒体教学资源。

解决措施：1.在政府的支持下，加大对于藏语多媒体教学资源的开发和推广，丰富多媒体教学内容，满足藏语学生的学习需求。

2.鼓励学校和教师结合藏语学生的实际情况，开发有针对性的多媒体教学资源，提升多媒体教学的针对性和实用性。

3.加强多媒体教学资源的共享和交流，学校之间可以互相借鉴和共享好的多媒体教学资源，提高多媒体教学资源的使用效率。

问题四：学生对多媒体教学的接受度不高一些学生对多媒体教学并不感兴趣，导致多媒体教学的效果并不显著。

多媒体技术在小学藏语教学中具有巨大的潜力，但是在实际应用中也面临着不少挑战。

藏文分词总结
藏文是一种属于汉藏语系的语言，有着独特的分词规则。

藏文的分词主要依据词根、词缀和语法规则进行。

以下是对藏文分词的总结：1. 词根分词：藏文的词根是词的基本形式，可以独立存在，也可以通过加上词缀来构成复合词。

词根可以是一个音节或多个音节组成的单词。

2. 词缀分词：藏文中有丰富的词缀，包括前缀、后缀和中缀。

这些词缀可以用来改变词的词性、数目、时态等。

分词时，可以根据词缀的位置判断词的边界。

3. 语法规则分词：藏文的语法规则对分词也有一定的影响。

例如，动词前面常常有助动词或者标志性的词缀，这些可以帮助确定动词的边界。

总的来说，藏文的分词是一个综合考虑词根、词缀和语法规则的过程。

在实际应用中，需要根据上下文和语境来确定具体的分词方式。

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北大方正藏文书版系统7.21和方正飞腾4.1（藏文版）、 班智达藏文字处理系统的键盘布局：
它遵循了部分藏文的规律，把一些上加字或下加字与辅 音中的该字组合放在一个键上，三十个辅音和元音等只占了三十 二个下档键键位。但其中有十七个键位上有两个以上的字符，为 了能够正确的识别该字符，输入时需要多次击有该字符的键。虽 不需用上档键，较方便，但一字需要多次击键而影响了文字的录 入速度。
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2）输入简单，速度较快。以上六种藏文字处理系统的键盘 输入法的输入顺序都是藏文的书写顺序，只要懂藏文的人一看 藏文的键盘布局就会输入；输入直观，有什么字输什么字，一 清二楚，一目了然；一字一键或一字两键的字占80%以上，速 度较快。其实，这些也是藏文本身的特点决定的。 3）识别能力强。键盘输入时，每个字的输入编码与唯一的 该字对应，所以，字的识别能力很强，也没有重码。 4）功能增强。纵观六种软件的发展，可以看出藏文字处理 系统也正在逐步提高、改进、完善。例如：北大方正藏文书版 系统和方正飞腾4.1（藏文版）、班智达藏文字处理系统在原 来的基础上增加了藏文词组的输入，提高了藏文的录入；同时， 对现代藏文的输入完全不用上档键，也方便了藏文的录入，得 到了使用人员的好评。华光藏文字处理系统可以简单的处理部 分的字体的变化，比原来单一的藏文正楷字在文字修饰上好很 多。 目前，藏文字处理系统虽然有以上几种优点，但仍然有很多不 足，需要改进的地方。

多媒体技术在小学藏语教学应用中存在的问题及解决措施随着社会的不断发展和进步，多媒体技术逐渐成为教学中不可或缺的一部分。

在小学藏语教学中，多媒体技术的应用能够有效地提高教学效果，激发学生的学习兴趣。

同时也存在着一些问题需要解决。

本文将就多媒体技术在小学藏语教学应用中存在的问题及解决措施进行分析和讨论。

一、存在的问题1. 技术设备不完善在一些小学，尤其是偏远地区的小学，多媒体设备的配置和质量不尽如人意，有些学校甚至没有相关的设备。

这就导致了多媒体技术无法充分发挥作用，影响了教学效果。

2. 藏语资源匮乏现有的小学藏语教学多媒体资源相对匮乏，很难满足教学需求。

尤其是一些特定题材或内容，很难找到合适的多媒体资源。

这就限制了教师们在教学中应用多媒体技术的能力。

3. 教师应用能力不足一些教师缺乏多媒体技术的应用能力，无法熟练操作多媒体设备和软件，也不擅长制作多媒体教学资源。

这就影响了他们在教学中充分发挥多媒体技术的优势。

4. 学生过度依赖一些学生对多媒体技术产生了依赖，过度依赖多媒体资源，而忽略了传统的课本阅读和书写练习。

这就影响了学生的综合学习能力和应试能力。

二、解决措施1. 完善技术设备政府应该增加对偏远地区小学的多媒体技术设备的投入，确保每个小学都能有一定数量和质量的多媒体设备。

也可以通过政策和资金支持，鼓励学校和社会力量为小学的多媒体设备提供支持。

2. 增加藏语资源教育主管部门应当加大对小学藏语多媒体资源的建设和采集力度，不断完善各类多媒体资源，以满足教学需求。

同时也可以鼓励相关机构和个人为小学藏语教学多媒体资源的制作和提供做出贡献。

3. 提高教师应用能力教育局可以加强对小学教师的多媒体技术培训力度，提高其多媒体技术的应用能力。

可以邀请相关专家进行培训，或者设置专门的教师培训课程，提高教师的多媒体教学技能。

4. 合理引导学生在使用多媒体技术进行教学时，老师要有意识地引导学生适量使用，避免过度依赖。

鼓励学生在使用多媒体资源的也进行书本阅读和书写练习，提高综合学习能力。

藏语语言模型的研究现状及展望【摘要】藏语是一种少数民族语言，在语言模型研究中占据重要地位。

本文旨在探讨藏语语言模型的现状及展望。

在介绍了研究背景和研究意义。

在分析了现有研究现状、主要挑战、未来发展方向、技术创新和数据集建设。

藏语语言模型面临词汇量少、语法结构复杂等挑战，未来发展应注重数据集建设和技术创新。

在结论部分对本文进行总结，展望未来研究方向并指出研究的重要价值。

藏语语言模型的研究为藏语信息处理和文化传承提供重要支持，对推动藏语语言技术发展及民族文化保护具有重要意义。

【关键词】藏语、语言模型、研究现状、展望、数据集、技术创新、挑战、研究背景、研究意义、未来发展方向、总结、研究价值1. 引言1.1 研究背景蒙古藏语族是世界上现存语言家族之一，包含多种语言，如藏语、藏语、珞巴语等。

这些语言主要分布在中国西南地区、印度、尼泊尔、不丹等地。

藏语作为蒙古藏语族中的一种重要语言，具有悠久的历史和丰富的文化内涵，被广泛应用于宗教、文学、历史等领域。

随着信息技术的快速发展，自然语言处理领域的研究也取得了长足的进步。

由于藏语语言的特殊性和少见性，相关研究较少，特别是在语言模型的应用方面存在不足。

对藏语语言模型的研究具有重要意义，可以促进藏语技术的发展，提升藏语在现代社会的应用和传承。

在这样的背景下，本文将探讨藏语语言模型的研究现状及展望，旨在推动藏语技术的发展，为藏语文化的传承和保护做出贡献。

通过对现有研究进行总结和分析，揭示主要挑战并提出未来发展方向，为藏语语言模型的技术创新和数据集建设提供参考和指导，为藏语语言的现代化和数字化发展提供支持。

1.2 研究意义由于藏语是一种阿尔泰语系语言，具有独特的语音、语法体系，其语言模型的研究可以为跨文化交流和语言学比较研究提供重要的数据支持。

通过对藏语语言模型的深入研究，可以探讨不同语言之间的相似性和差异性，丰富语言学理论，促进语言技术的跨文化应用。

研究藏语语言模型不仅有助于推动西藏地区的数字化发展和文化传承，也对语言学研究和跨文化交流具有重要的意义。

低资源藏语多方言语音识别近年来，语音识别技术在人工智能领域的应用日益广泛。

然而，对于一些低资源语言，比如藏语多方言，由于数据稀缺和缺乏标注，语音识别面临着诸多挑战。

本文将探讨低资源藏语多方言语音识别的困境，并提出一些解决方案。

藏语是中国少数民族中的重要语言之一，同时又分为多个方言。

每个方言有着独特的语音特点，如音调、声调、语速等。

这些特点给语音识别带来了困难。

首先，由于方言之间的差异，训练样本的数量有限，难以覆盖所有方言的特点。

其次，标注数据的缺乏使得模型训练困难。

此外，藏语方言中存在着丰富的口语表达，常用的词汇和短语在不同方言中有所不同，这也增加了语音识别的难度。

为了解决低资源藏语多方言语音识别的问题，一种可行的方法是利用跨语言迁移学习。

通过从其他资源丰富的相关语言中借用数据和模型知识，来提升对低资源藏语方言的识别能力。

例如，可以利用汉语和英语等语言的数据来训练一个通用的语音识别模型，然后再通过少量的藏语方言数据进行微调，以适应不同方言的特点。

这种方法可以充分利用其他语言的资源，提高模型的鲁棒性和准确性。

另外，利用无监督学习方法也是一种有效的手段。

无监督学习是指在没有标注数据的情况下，通过挖掘数据本身的内在结构和模式来进行学习。

对于低资源藏语多方言语音识别，可以使用无监督学习方法来学习语音的表示和特征，从而降低对标注数据的依赖。

通过对大量无标注的藏语方言数据进行聚类和建模，可以得到对应方言的语音表示和特征，从而提高识别的准确性。

此外，还可以利用数据增强技术来增加训练数据的多样性。

数据增强是指通过对原始数据进行一系列变换和扩充，生成新的训练样本。

对于低资源藏语多方言语音识别，可以通过变换语速、音调、噪声等方式来生成不同方言的样本，从而增加模型对不同方言的适应能力。

综上所述，低资源藏语多方言语音识别面临着数据稀缺和缺乏标注的问题。

通过跨语言迁移学习、无监督学习和数据增强等方法，可以有效提高对低资源藏语多方言的语音识别能力。

EXIT
藏文信息处理技术发展动态
五、藏文信息处理技术成果演示
1、班智达输入法; 2、班智达藏汉英电子词典; 3、切分系统; 4、标注系统; 5、中标普华OFFICE2003系统; 6、藏文音素拼读法多媒体教学软件 ;
EXIT
藏文信息处理技术发展动态
谢谢!
EXIT
EXIT
藏文信息处理技术发展动态
二、藏文信息处理技术研究的内容
1、 字：标准研究、字库、输入法、字处理软件； 2、词：词典、字词属性研究； 3、句：独立（上下文无关）句子层面上的研究； 4、 章：上下文有关的整体分析； 5、 语音处理：语音输入和输出； 6、 扫描识别：书写体和手写体的扫描识别； 7、应用软件的研制 .
三、藏文信息处理最新技术动态 1、语料库建设; 2、 字、词频统计和属性研究; 3、 翻译系统的研制; 4、 切分和标注系统; 5、 语音合成：语音输出; 6、扫描识别：书写体识别.
EXIT
藏文信息处理技术发展动态
四、尚未开始研究的领域 1、搜索引擎; 2、自动文摘; 3、排序; 4、校对系统的研制; 5、语音识别：语音输入.
藏文信息处理技术发展动态
才智杰
EXIT
藏文信息处理技术发展动态
一、藏文信息处理的重要性
藏文自创制以来，无论过去作为藏民族文化传承的主要载体， 还是现在作为藏区传播科技知识的主要工具，甚至将来作为信息化 社会中一个民族的主要标识符，其独特的人类文化价值和在广大藏 区所发挥的巨大作用是不可估量的。
自从人类进入以计算机和网络为主体的信息时代，古老的藏文 字正面临着一场“生死存亡”的考验——即能否跨入信息时代。藏 文字一旦不能跨入信息时代，它必将失去语言文化载体的基本功能 和作用，就会被这个时代无情地抛弃。纵观国内外语言文字信息处 理技术的发展历史和现状，我们可以清楚地看到，古老的藏文字能 否跨入信息时代的关键就是能不能解决好藏文信息处理技术问题。 因此，藏文信息处理是直接关系着藏文命运的一件大事。

将 会 为 以后藏 文研 究工 作者 带来 很大 其次 ，选取了一些有代表性 的编码序
Ｉ１１ｌ黄鹤 鸣 ，达 飞 鹏 基 于排序 的现 代
方 便 。文 献 【５Ｊ讨论 了藏 语语 法规 则但 列 来测 试 算 法 的有 效 性 。文献 【１３】提 藏 文音 节判 ｋ ＵＩ．计 算机 应 用 ，２Ｏ（１９（７）．
研 究Ｕ１，中文学报 ，２０１４－５． 尼玛扎 西 藏文信 息技 术的现状 、存
在 问题及其 前景 西藏 大学学报 ，１９９７—１１
现代 藏 文音 节结 构判 定 算法 ，针 对受 【１１】提 出 了根 据 藏 文 编 码 国 家 标 准
ｆ６ｌ江获 ，康 才 峻 书 面藏 语 排 序 的 数
Ｉ９１黄鹤 呜 ，赵 晨 星．基 于 ＤＬＴＣＥＴ 的 藏 文排 序 方 法 中文信 息 学报 ，２ｏｏ８（７）．
１１珠 杰 ，欧珠 ．基 于藏 文编 ＧＢ的 藏
字 结 构 特 点 和语 法 规 则 的 藏 文 排 序 ， 个编 码 （辅 音 ）在 音 节结 构 中的 位 置 。 文排 序 方法研 究 西藏 大学学报 ，２（１（１８．３３．
大 的 渴望 ，１９８６年 青海 师 范 大学 研发 位置的判定。文献【９１提 出了引入藏文
的藏 文操作 系 统揭 开 了藏文 信息 技术 字 符 集 扩 展 集 Ａ 中 的 Ｕｎｉｃｏｄｅ编 码
参 考文 献 化发展的序幕，此后 国内的藏文信息 为排序码对藏文组合字符进行排序的
ｆ１１李继 文 ，刘成 ，黄 鹤鸣 ．现代 藏 文音
研 究方 面计 算机 技 术水 平开 始逐 步提 高 ，藏 文信 息处 理 中藏文 文字 的排 序 是藏 文 信息 处理 领域 的 一项 不可 缺少 的 关键 所在 ，也 是一 直 以来有 待 解决 的 问题 。 目前藏 文字 排序 研 究的 文献 有 十 几个 ，文 献 … 中可 以提 出 二 义性 音 节 在 日常 生 活 当中 的应 用 价 值 ；文 献 【ｌ１中 建 立 了基 于 Ｕｎｉｃｏｄｅ编 码 的

藏语自动分词中的数词识别方法研究完么扎西;尼玛扎西【摘要】藏语自动分词技术是藏语自然语言处理的基础.文章通过分析藏语真实文本中的数词分类、数词词形以及数词结构等,提出了一种基于规则的识别方法.文章中的藏语数词识别思想为:在自动分词过程中,通过判断待切分的词(wi)和已切分的词(wi-1)来重新组合.经对小学一至六年级的数学藏文版教材及1500个含各类数词的句子语料进行测试后,数词的识别准确率达97.7%.%Tibetan automatic word segmentation is the foundation in the processing of Tibetan natural language. An identification method based on the rule was proposed by analyzing the numeral classification, numeral word form and numeral structure in the Tibetan true texts. The baseline of this method is recombination by judging the word (wi) to be split and the segmented word (wi-1) in the segmentation process. The content of mathematical textbooks of primary school in Tibetan and 1500 sentences with various numerals were tested and the accuracy rate of numeral recognition reached up to 97.7%.【期刊名称】《西藏大学学报（自然科学版）》【年(卷),期】2015(030)002【总页数】10页(P96-104,110)【关键词】藏语自动分词;藏语数词;藏语数词结构【作者】完么扎西;尼玛扎西【作者单位】青海师范大学民族师范学院青海西宁810008;西藏大学图书馆和现代教育技术中心西藏拉萨850000【正文语种】中文【中图分类】TP391.1藏语自动分词技术是藏语自然语言处理的基础，有着极其广泛的应用，包括藏语语料库的构建、句法分析、机器翻译、语音合成、自动分类和搜索引擎等都需要对藏文文本进行分词处理。

文分词是藏文语料库建设的基础, 已分词、标注的成 熟语料库是藏文文语转换、藏文与其他语言文字间 的机器翻译、藏文文本校对、藏文拼写检查、文本检 索等方面研究的重要资源[ 2] 。
2 藏文自动分词过程
分词技术属于自然语言处理技术范畴。众所周 知, 人通过自己的知识先把句子切分成词, 然后根据 词之间的关系来理解句子, 计算机理解句子也要先 把句子切分成词。
( 重要的 新闻我 听也听 了, 内容也 领
会了。) 字串
中有紧缩词
, 去掉紧缩词后的字
串为 , 在词库中存在, 分词结果为 和
具格助词 , 此时的 不是后置字, 从 而识别
了紧缩词 ; 字串
中有紧缩词 , 去掉
紧缩词后的字串为
,
在词库中存在,
分词结果为
和属格词 , 识别了紧缩词
; 字串
中有紧缩词 , 去掉紧缩词后
和属格助词 , 识别了
经测试用还原法 不能识别两种情况下的紧缩 词。其一, 去除紧缩词后的词仍不在词库中, 即 未 登录词+ 紧缩词 的形式, 这种情况一般可用扩大词 库的方法解决; 其二, 使用还原法时在第一步( 去除) 后就识别了紧缩词, 正确结果应该是第二步( 添加)
后识别紧缩词。例如, 词过程中去除紧缩词
成词。
常用规模式匹配的方式进行分词对分词速度的
影响非常大, 为提高分词速度可把藏文文本以几个
特殊的藏文格助词
( 以下把这
几个格助词简称 为特殊格助词 ) 为临 界符进行 分 块, 具体过程如下:
1) 对句子从前向后开始扫描, 直至遇到特殊格 助词;
2) 以特殊格助词为基准, 分别正向和逆向取字 合并, 并判断是否在临界库中存在。若不存在, 则将 该特殊格助词前的文本作为一个块, 继续执行 1) ; 否则切分出临界词, 将临界词前的文本作为一个块, 继续执行 1) 。