命名實(shí)體識(shí)別是藏文信息處理的基礎(chǔ)性和關(guān)鍵性任務(wù)之一,藏文命名實(shí)體識(shí)別就是從藏語(yǔ)文本中發(fā)現(xiàn)并分類命名實(shí)體,其效果會(huì)影響后續(xù)的藏文信息抽取和信息檢索等任務(wù)的性能。當(dāng)前,藏文命名實(shí)體識(shí)別以監(jiān)督式統(tǒng)計(jì)機(jī)器學(xué)習(xí)方法為主。傳統(tǒng)的特征工程依賴于語(yǔ)言專家的知識(shí)和經(jīng)驗(yàn)抽取命名實(shí)體的淺層統(tǒng)計(jì)特征,難以表示命名實(shí)體的語(yǔ)義信息,而擴(kuò)大訓(xùn)練集的規(guī)模又面臨著人工標(biāo)注語(yǔ)料成本高昂的問(wèn)題。因此,基于小規(guī)模的標(biāo)注語(yǔ)料構(gòu)建高性能的藏文命名實(shí)體識(shí)別模型具有重要的研究?jī)r(jià)值。本文研究了基于弱監(jiān)督學(xué)習(xí)的藏文命名實(shí)體識(shí)別,主要工作如下:通過(guò)未標(biāo)注文本學(xué)習(xí)詞的分布表示,構(gòu)造詞表示特征表示詞的語(yǔ)義信息,加入到藏文人名識(shí)別的統(tǒng)計(jì)機(jī)器學(xué)習(xí)模型中,提高了模型的識(shí)別效果。本文研究了詞向量特征、二值化詞向量特征、詞向量聚類特征和布朗聚類特征等四種詞表示特征,結(jié)合條件隨機(jī)場(chǎng)方法構(gòu)建弱監(jiān)督的藏文人名識(shí)別模型。針對(duì)相關(guān)研究反映的詞向量特征和二值化詞向量特征在部分任務(wù)中失效的情況,創(chuàng)新性地提出了詞表示特征的采樣策略。實(shí)驗(yàn)表明,詞表示特征能夠有效表示人名實(shí)體的語(yǔ)義信息,將監(jiān)督式統(tǒng)計(jì)模型的F1值由88.66%提高到91.90%。詞表示特征的采樣能更好地利用... 

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【文章頁(yè)數(shù)】：63 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
ABSTRACT
第一章 緒論
    1.1 研究背景及意義
    1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀
        1.2.1 命名實(shí)體識(shí)別研究現(xiàn)狀
        1.2.2 藏文命名實(shí)體識(shí)別研究現(xiàn)狀
        1.2.3 弱監(jiān)督學(xué)習(xí)研究現(xiàn)狀
    1.3 研究?jī)?nèi)容和組織結(jié)構(gòu)
第二章 相關(guān)理論介紹
    2.1 條件隨機(jī)場(chǎng)
    2.2 詞表示方法
        2.2.1 獨(dú)熱表示
        2.2.2 分布表示
    2.3 本章小結(jié)
第三章 基于詞表示特征的藏文人名識(shí)別
    3.1 引言
    3.2 詞表示特征
        3.2.1 詞向量
        3.2.2 二值化詞向量
        3.2.3 詞向量聚類
        3.2.4 布朗聚類
    3.3 特征的采樣
    3.4 基于詞表示特征的藏文人名識(shí)別
        3.4.1 藏文人名詞表示特征
    3.5 實(shí)驗(yàn)與分析
        3.5.1 實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)
        3.5.2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果
    3.6 本章小結(jié)
第四章 結(jié)合主動(dòng)學(xué)習(xí)和自學(xué)習(xí)的藏文命名實(shí)體識(shí)別
    4.1 引言
    4.2 基于主動(dòng)學(xué)習(xí)的藏文命名實(shí)體識(shí)別
        4.2.1 主動(dòng)學(xué)習(xí)框架
        4.2.2 基于最小置信度的主動(dòng)采樣策略
        4.2.3 基于最大正則化對(duì)數(shù)概率的主動(dòng)采樣策略
        4.2.4 基于內(nèi)容相似度的主動(dòng)采樣策略
        4.2.5 實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)
        4.2.6 小結(jié)
    4.3 基于置信度的自學(xué)習(xí)采樣
    4.4 結(jié)合主動(dòng)學(xué)習(xí)和自學(xué)習(xí)的藏文命名實(shí)體識(shí)別
        4.4.1 結(jié)合主動(dòng)學(xué)習(xí)和自學(xué)習(xí)
        4.4.2 基于置信度的結(jié)合主動(dòng)學(xué)習(xí)和自學(xué)習(xí)
        4.4.3 基于最大正則化對(duì)數(shù)概率的結(jié)合主動(dòng)學(xué)習(xí)和自學(xué)習(xí)
        4.4.4 基于內(nèi)容相似度的結(jié)合主動(dòng)學(xué)習(xí)和自學(xué)習(xí)
        4.4.5 實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)
    4.5 本章小結(jié)
第五章 總結(jié)與展望
    5.1 總結(jié)
    5.2 展望
參考文獻(xiàn)
致謝
攻讀學(xué)位期間發(fā)表的學(xué)術(shù)論文目錄


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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碩士論文
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[2]基于主動(dòng)學(xué)習(xí)的藏文命名實(shí)體識(shí)別模型研究[D]. 劉飛飛.中央民族大學(xué) 2018
[3]主動(dòng)學(xué)習(xí)方法及其應(yīng)用研究[D]. 趙猛.中國(guó)科學(xué)技術(shù)大學(xué) 2018
[4]深層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的藏文命名實(shí)體識(shí)別研究[D]. 貢保才讓.青海師范大學(xué) 2018
[5]基于樣例池類標(biāo)改變率的主動(dòng)學(xué)習(xí)算法終止準(zhǔn)則研究[D]. 劉峰濤.河北大學(xué) 2011



本文編號(hào)：3158554