藏文信息处理中的自动分词技术所面临的基本问题

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。

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。

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。