【摘要】：如何獲取藏文話題在其他語種中的相關(guān)信息,對于促進少數(shù)民族地區(qū)的社會管理科學化水平、維護民族團結(jié)和國家統(tǒng)一、構(gòu)建和諧社會具有重要意義。目前大多數(shù)研究集中在英漢跨語言信息處理方面,針對藏漢跨語言研究較少。如何根據(jù)藏語、漢語的特點,并結(jié)合目前藏語信息處理的研究現(xiàn)狀,實現(xiàn)藏漢多角度的社會網(wǎng)絡(luò)關(guān)系關(guān)聯(lián),同步發(fā)現(xiàn)關(guān)注話題并進行數(shù)據(jù)比較,是迫切需要解決的問題。該文在藏漢可比語料的基礎(chǔ)上,利用詞向量對文本詞語進行語義擴展,進而構(gòu)建LDA話題模型,并利用Gibbs sampling進行模型參數(shù)的估計,抽取出藏語和漢語話題。在LDA話題模型生成的文檔-話題分布的基礎(chǔ)上,提出一種基于余弦相似度、歐氏距離、Hellinger距離和KL距離四種相似度算法的投票方法,來實現(xiàn)藏漢話題的對齊。
[Abstract]:How to obtain the relevant information of Tibetan topics in other languages is of great significance to promote the scientific level of social management in minority areas, maintain national unity and national unity, and build a harmonious society. At present, most researches focus on English and Chinese cross-language information processing, but few on Tibetan and Chinese. According to the characteristics of Tibetan and Chinese and the current research situation of Tibetan information processing, it is urgent to solve the problem that how to realize the social network relation of Tibetan and Chinese, find the topic of concern and compare the data simultaneously. On the basis of Tibetan and Chinese comparable corpus, this paper uses word vector to extend the semantic of text words, and then constructs LDA topic model, and estimates the parameters of the model by using Gibbs sampling to extract Tibetan and Chinese topics. On the basis of document-topic distribution generated by LDA topic model, a voting method based on four similarity algorithms, cosine similarity, Euclidean distance, Hellinger distance and KL distance, is proposed to achieve the alignment of Tibetan and Chinese topics.
【作者單位】： 中央民族大學信息工程學院;國家語言資源監(jiān)測與研究中心少數(shù)民族語言分中心;
【基金】：國家自然科學基金(61501529,61331013) 國家語委項目(ZDI125-36,YB125-139)
【分類號】：H214;H136;TP391.1

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本文編號：2330709