黏著語的自然語言處理中,詞干提取作為一項基礎(chǔ)的預(yù)處理任務(wù),對其他任務(wù)的性能影響較大�，F(xiàn)有的烏茲別克語詞干提取任務(wù)仍依賴基于規(guī)則的方法,且實驗效果不太理想。該文將烏茲別克語詞干提取任務(wù)視為序列標(biāo)注問題進(jìn)行處理,以字符為最小單位進(jìn)行切分,分別構(gòu)建了基于條件隨機(jī)場(CRF)和門控循環(huán)單元網(wǎng)絡(luò)(Bi-GRU)的烏茲別克語詞干提取模型。實驗結(jié)果表明,基于序列標(biāo)注的烏茲別克語詞干提取模型與基于規(guī)則的方法相比不僅降低了人工成本,而且在性能方面有較為顯著的提升。

【文章來源】： 中文信息學(xué)報. 2020,34(01)北大核心CSCD

【文章頁數(shù)】：6 頁

【文章目錄】：
0 引言
1 相關(guān)工作
2 幾種典型的詞干提取方法
    2.1 Lovins算法
    2.2 CRF模型
    2.3 GRU模型
3 標(biāo)記集
4 實驗
    4.1 實驗數(shù)據(jù)
    4.2 實驗設(shè)計和結(jié)果
        4.2.1 不同標(biāo)注方法的對比實驗
        4.2.2 不同模型和不同數(shù)據(jù)集的對比實驗
            1) 模型對比實驗中的發(fā)現(xiàn)
            2) 數(shù)據(jù)集對比實驗中的發(fā)現(xiàn)
5 結(jié)論


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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本文編號：3549290