【摘 要】
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重点研究将深度学习技术应用于藏文分词任务,采用多种深度神经网络模型,包括循环神经网络（RNN）、双向循环神经网络（BiRNN）、层叠循环神经网络（Stacked RNN）、长短期记忆模型（LSTM）和
【机 构】
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中国科学院软件研究所,中国科学院大学计算机与控制学院,中国社会科学院民族学与人类学研究所
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61303165、61540057、61132009);青海省自然科学基金项目(2016-ZJ-Y04、2016-ZJ-740);国家语委重点基金项目(ZDI135-17)
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重点研究将深度学习技术应用于藏文分词任务,采用多种深度神经网络模型,包括循环神经网络（RNN）、双向循环神经网络（BiRNN）、层叠循环神经网络（Stacked RNN）、长短期记忆模型（LSTM）和编码器-标注器长短期记忆模型（Encoder-Labeler LSTM）.多种模型在以法律文本、政府公文、新闻为主的分词语料中进行实验,实验数据表明,编码器-标注器长短期记忆模型得到的分词结果最好,分词准确率可以达到92.96%,召回率为93.30%,F值为93.13%.
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