基于小字符集编码的藏文音节结构判定

根据小字符集编码特征和藏文正字法规则,并通过占位辅音和非占位辅音在组合字符中的规则来判定组合字符的构成.组合字符的结构确定后,再参照藏文正字法的知识,最终实现现代藏文音节结构的判定以及各部件的识别.     

现代藏文基字识别的算法设计

藏文基字是藏文字符的核心构件,能够在藏文音节结构中准确地识别基字,不仅有利于解析藏文字符的构件,对实现藏文排序算法也具有重要意义。文章依据藏文文法,严格遵循现代藏文音节字的结构特征,设计了现代藏文音节字的基字识别算法,并对不符合现代藏文构字规则的高频字进行了特殊处理,设计实现了现代藏文音节字的基字识别软件。该软件对18785个现代藏文音节字进行测试,识别率达到100%。     

基于国际标准编码系统的藏文拉丁文转写规则模型

文章根据国际藏文编码标准,分析基本集变长序列码与藏文音节的映射关系,描述以前导字符、组合字符及元音构成变长码序列的规则,从而提出藏文音节结构的拉丁文转写模型,实现了通用的转换组件.     

藏文音节字的频次统计

藏文音节字的频次统计可以准确地掌握藏文音节字中表意字的使用频度。文章以1亿5千万藏文字符的藏文平衡语料库——大型藏文基础语料库为统计源,提出了非藏文字符和93个特殊藏文字符作为音节分隔符来识别藏文音节字的方法,设计实现了藏文音节字频次统计软件,并从不同的角度对统计结果和错误音节的类型进行了分析。     

藏文乌金印刷体文本图像自动分割技术研究

藏文字符分割是藏文印刷体识别技术中的关键技术之一,高精度的字符分割是图像文本识别的主要因素,分割的效果直接影响最终的识别.该文通过研究藏文字形结构和文本图像分割技术,提出了投影法和连通域分割法相结合的藏文音节分割方法.在不同的喜马拉雅字体文本图像上分割测试准确率达99.31%,在卷积网络模型上藏文音节识别准确率比字丁高2.7%,表明藏文音节分割方法的有效性.     

基于规则的现代藏文音节字检错研究

藏文音节字检错是藏文文本校对的重要环节。文章通过分析现代藏文音节字,将藏文音节字分为规则音节字(遵循组件组合规则的藏文音节字)和不规则音节字(不遵循组件组合规则的音节字)两种。对规则音节字采用了音节字组件组合规则进行检错,对非规则音节字采用建立梵源藏文词典、音译藏文词典和本体非规则音节字词典进行检错。实验表明,文章提出的藏文音节字检错方法对报纸类藏文的检错率为100%。     

自动校对中现代藏文音节字研究

现代藏文自动校对中,对音节字（ ）的校对是其基础。在藏文文本中音节字是用音节点进行间隔的,由于藏文二维的书写特征和音节字形成过程中与其构件之间严格的搭配规则等诸多问题,使得对它的校对又区别于任何一种文字。文章介绍了音节字的构件、结构和搭配规则等问题,列举了藏文音节字中的错误类型,并针对其特殊性给出了一个特有的音节字校对的流程和方法。     

藏文音节校对模型建设研究

文章就藏文字处理领域对藏文校对功能的实际需要,提出了基于音节的藏文文本校对方案对藏语音节规则的详细描述.采用统计方法对藏语音节的搭配规则等做了探索性的研究,创建了音节及音节搭配规则等多种知识库,以这些知识库为基础进行音节模式匹配查错.设计实现了音节规则模型与音节库模式匹配方法相结合的音节级查错.通过借鉴藏文传统语法理论、现代语言学理论、计算机技术和统计学理论等知识,介绍了藏文文本校对的设计思想,给出了藏文文本校对系统的组成原理、关键技术及可操作的实现方法.实验结果表明,基于音节的查错方案是可行的.为进一步研究开发藏文智能校对软件提供了所需的规则特征集和统计语料等基础性的研究资料.也为将来实现基于词、语法和语义层面的校对奠定了基础.     

一种基于VBA的藏文音节排序方法的设计与实现

现代藏文字典序是按照传统藏文字的构造序而建立的排序方法,遵循严格的书面藏语构造规则.藏文编码中国国家标准正式发布实施后,藏文字符自身构造的复杂性、大量梵音藏文等他族语字符以及科技字符的存在,使得Microsoft office环境下藏文的序性问题一直未得到很好的解决.本文提出并实现了一种基于VBA的藏文音节在Word应用程序中的排序方法,方法简单、容易实现,解决了藏文音节在Microsoft office环境中排序的问题.     

基于混合模式的藏文音节切分

通过藏文格助词的接续、结构以及上下文特征,提出基于规则、支持向量机、还原法等三层混合模式的藏文音节切分方法.藏文音节切分是藏文字频统计、分词、词性标注和机器翻译等研究领域的基础,其中藏文紧缩格歧义现象的正确识别、切分和还原是藏文音节切分的难点.经实验,混合模式藏文音节切分的F值为99.97%.     

藏文音节规则模型及应用

首先介绍藏文音节独特的构造方法, 以及藏文字母的语音特性带来的藏文组合形式上的诸多限制。然后以藏文音节为研究对象, 借助藏文语法规则, 建立现代藏文音节的简化模型和相应的规则库,并介绍其应用领域。最后提出一种基于音节模型的的藏文音节自动拼写算法, 并通过实验验证规则方法的有效性。     

基于规则的藏文识别后处理研究

基于藏文音节规则的识别后处理方法,总结了音节规则的约束条件 试验表明该方法在藏文文本识别后处理中具有较高的自适应性 在《印刷藏文(汉英混排)文档识别系统》的测试中,50万字的藏文测试样本,识别率在97.3%的基础上提高了0.3%,显示出该方法具有良好的效果     

融合音节部件特征的藏文命名实体识别方法

藏文命名实体识别是藏语自然语言处理的基础任务，是完成机器翻译、网络舆情检测和知识图谱构建等任务的前提.传统的基于深度学习的藏文命名实体识别将藏文音节(字嵌入)作为模型输入的方法容易忽略藏文音节的局部特征.针对这一问题，本文提出了一种融合构成藏文音节部件特征和藏文音节特征的藏文命名实体识别神经网络模型SL-BiLSTM-CRF(syllable level long short-term memory conditional random field).其中，SL模块对构成音节的部件信息和藏文的单个音节进行特征编码，将两种不同模态的特征融合之后送入BiLSTM模型进行特征提取并预测实体标签，再通过CRF对BiLSTM模型的预测结果进行矫正，最终输出藏文实体识别结果.实验证明，该方法在藏文命名实体识别任务中相比基于单个藏文音节(字嵌入)的BiLSTM-CRF模型的F₁值提高了1.58个百分点，验证了该方法在藏文命名实体识别任务中的有效性.     

现代藏文文本校对设计方案研究

文章在win8操作系统支持下,设计并实现了基于音节的现代藏文文本校对功能。通过分析和研究藏文音节的拼写规则,对传统藏语中的音节拼写规则进行了详细的形式化描述。采用统计方法对藏语音节的搭配规则做了探索性的研究,创建了音节搭配规则知识库,以这些知识库为基础进行音节模式匹配查错,创建了音节规则校对模型,运用音节规则模型实现现代藏文文本的音节级校对功能。     

现代藏文信息熵及其属性

文章将信息论的方法引入藏文信息处理技术研究领域,利用统计的方法研究了以字符为单位和以音节字为单位的藏文信息熵。通过对275万多音节字的大规模藏语单语语料进行统计,给出了以字符为统计单位和以音节字为统计单位的现代藏文的熵,其值分别为4.17和8.21比特,并从信息论的角度证明了藏文具有拼音文字和音节字特征的双重属性。     

基于条件随机场的藏文人名识别技术研究

文本挖掘中命名实体识别是一项重要的研究内容,利用统计学原理进行命名实体识别具有较高的识别率.利用条件随机场(conditional random fields,CRF)方法,研究藏文人名识别技术,重点探讨藏文人名的内部结构特征、上下文特征、特征选择和数据预处理等内容,并通过实验分析了不同特征的有效性.首先给出了基于字(音节)和字位信息的人名识别方法;其次研究了触发词、虚词、人名词典和指人名词后缀为特征的不同特征组合与优化,并细化了不同虚词对人名识别的作用;最后,通过不同组合的实验测试,结果表明:1)触发词和作格助词特征在藏文人名识别上能够起到积极的作用;2)不同特征窗口大小对人名识别有一定影响;3)利用CRF识别藏文人名F1值能够达到80%左右,但由于藏文两字人名的高歧义性,目前还达不到与其他语言相近的识别效果.     

基于条件随机场的藏文人名识别研究

本文首先分析了藏文人名的特点以及藏文人名识别的难点,在此基础上,利用条件随机场模型,分别提出了采用基于亚音节标注的藏文人名识别方法和分词与词性标注一体化的藏文人名识别方法.     

基于大字符集编码的藏梵文的混合排序

文章基于藏文大字符集编码,同时考虑了现代藏文和梵音藏文的不同结构,穷举了藏文构件的组合形式.参考藏文字典的传统排序方法以及其他字典关于藏梵排序的思想,依据现代藏文结构对梵音藏文进行了归并,将不规则的梵音藏文统一分解成对应于现代藏文不同构件的横向组合,最终提出并实现了基于"字丁拆分"思想的藏梵文混合排序,并对排序的规则和算法进行了详细说明.此方法,概念明确,易于理解,为藏文字典编排,字词的查询和检索提供了基本的方法和工具.     

藏文编码字符集构件集

本文论述了藏文信息结构和构件拆分的原理,采用统计方法,建立了藏文编码字符集构件集,用已编码的藏文字符表示未编码的藏文外字具体字型的结构和内容,说明厂构件集的选取与排序,论证了它的可行性,以期建立全藏文编码体系。     

藏文编码字符集构件集点阵字型的设计

分析了藏文字符的结构特征,系统阐述了“藏文编码字符集构件集点阵字型”的设计原则、编码技术,这对进一步研制开放性藏文系统提供了理论依据。