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康巴作家群书系零散的记忆散文集

丛书名：康巴作家群书系

2015年

作者：拥措

本书共分为散文篇、纪实篇、诗·词篇三篇，主要内容包括：零散的记忆、美人谷的驼背二姨、抹不去的眸子、我真不愿赢那盘棋、彼岸、飘向天际的祥云、高原晨曲等。

ISBN: (纸本)9787506380843

关键词：文学中国文学作品集

来源：汇雅图书（南通市图书馆... 评论

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汇雅图书（南通市图书馆）

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西藏大学计算机校园网建设状况

教育信息化 2002年第4期 21-23页

作者：拥措西藏大学网络中心

一、学校概述西藏大学是1985年7月经教育部批准,在原西藏师范学院的基础上成立的,是目前西藏自治区的唯一的一所综合性大学.学校占地面积2076余亩,建筑面积10万多平方米.

关键词：西藏大学计算机校园网建设状况

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基于朴素贝叶斯算法的藏文垃圾短信过滤初探

西藏大学学报（社会科学版） 2013年第4期28卷 59-64页

作者：拥措西藏大学图书馆与现代教育技术中心西藏拉萨850000

近年来藏文移动终端的研发和推广工作蓬勃发展,对藏文化的发展产生了深远的影响,但同时也给信息安全带来了巨大挑战。文章分析了藏文移动终端、藏文手机输入法和藏文垃圾短信过滤现状,探讨了朴素贝叶斯算法在垃圾短信过滤中的应用,最后... 详细信息

近年来藏文移动终端的研发和推广工作蓬勃发展,对藏文化的发展产生了深远的影响,但同时也给信息安全带来了巨大挑战。文章分析了藏文移动终端、藏文手机输入法和藏文垃圾短信过滤现状,探讨了朴素贝叶斯算法在垃圾短信过滤中的应用,最后提出了基于朴素贝叶斯算法的藏文垃圾短信过滤的相关问题,并研究了相关关键技术。

关键词：垃圾短信藏文信息处理朴素卑叶斯短信过滤

基于位置和词性特征的藏文情感三元组抽取模型

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计算机技术与发展 2025年第2期35卷 130-137页

作者：斯曲卓嘎拥措赛鸣宇西藏大学信息科学技术学院西藏拉萨850000 西藏自治区藏文信息技术人工智能重点实验室西藏拉萨850000 藏文信息技术教育部工程研究中心西藏拉萨850000

藏文情感三元组(方面词、情感词、情感极性)是细粒度情感分析的核心任务,对于深入理解藏族情感表达和趋势至关重要。但藏文的独特语言结构和文化背景导致其情感表达方式与其他语言不同,从而增加了细粒度情感分析的复杂性。为了提高藏文... 详细信息

藏文情感三元组(方面词、情感词、情感极性)是细粒度情感分析的核心任务,对于深入理解藏族情感表达和趋势至关重要。但藏文的独特语言结构和文化背景导致其情感表达方式与其他语言不同,从而增加了细粒度情感分析的复杂性。为了提高藏文情感三元组的提取能力,该文提出了OpinionNet-OTE-MTL模型,该模型融合了词性信息、Word2Vec词向量和绝对位置向量,并通过双向长短时记忆网络(BILSTM)进行特征提取。其中,由于藏文词性种类较多,该文分析了大量的情感数据集并从中提取出11种词性辅助模型识别。最后,为了验证OpinionNet-OTE-MTL模型的有效性,在自构建的2000句藏文细粒度情感分析数据上进行了对比实验和消融实验。消融实验表明,词性较位置信息对模型的影响更大,其三元组抽取F1值提高了3.06百分点;对比实验结果表明将词性和位置特征融入进模型后,在情感三元组提取(Triple)任务上的精确率、召回率和F1值较基线实验提高了4.73百分点、6百分点、6.14百分点,融入词性和绝对位置信息使模型能更精确地理解藏文的语法结构和语义规则,从而提升了情感三元组分类任务的准确度。

关键词：藏文 Word2Vec 词性位置特征情感三元组

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面向社会媒体的高校网络舆情分析系统

面向社会媒体的高校网络舆情分析系统

作者：曲拥措姆哈尔滨工业大学

学位级别：硕士

在移动互联网的发展和推动下,高校网络舆情主要形成于学生网站、微博、微信、知乎等载体,这些媒介拥有庞大的用户人群,用户参与度高、信息传播迅速,高校学生喜欢使用这些即时通讯软件分享信息,发表个人观点,表达个人情绪。对某一时间在... 详细信息

在移动互联网的发展和推动下,高校网络舆情主要形成于学生网站、微博、微信、知乎等载体,这些媒介拥有庞大的用户人群,用户参与度高、信息传播迅速,高校学生喜欢使用这些即时通讯软件分享信息,发表个人观点,表达个人情绪。对某一时间在较为集中的范围内容易产生带有群体性质的意见、情绪和行为,形成舆论场,因此,如何利用自然语言处理技术在海量规模的文本信息中挖掘有意义的信息是政府部门、企业机构亟待解决的问题。本文以新浪微博(http://***/)和知乎(http://***/)数据为数据来源,依靠自然语言处理中的主题挖掘、情感分析、基于机器翻译模型的词对齐等技术设计并实现了面向社会媒体的高校学生网络舆情分析系统,自动监测校园网络舆情,维护校园安全、进一步推动和谐校园建设。本文的主要研究内容以面向社会媒体的用户兴趣挖掘和高校网络舆情分析为任务,本文主要有如下工作:本文运用Labeled-LDA主题模型对大规模微博文本建模,用训练好的模型对高校学生微博用户的文档进行预测,从而得到每个用户的兴趣模型。针对文本分类任务,本文提出了高效的Gradient Boosting Decision Tree基于回归模型的主题分类算法,将文本的多元分类任务看作多分类的Logistic问题。实验证明本文提出的GBDT算法在速度和精度上较SVM有很大提高。针对舆情分析任务,本文使用基于机器翻译中的词对齐技术训练翻译模型,运用分割算法构建“文档-标题”翻译对,运用IBM-Model1词对齐技术训练翻译模型,通过构建翻译对建立文档和关键词之间的语义关系,完成从大规模知乎舆情文档中舆情关键词抽取任务。通过实验和现有的领域成果和算法进行比较,证明基于机器翻译模型方法的有效性。最后,基于上述提出的Labeled-LDA主题模型、基于翻译模型的舆情关键词提取等算法,在具体的应用环境中设计并实现了一个实用的面向社会媒体的高校学生网络舆情分析系统。

关键词：主题模型舆情关键词翻译模型舆情分析用户兴趣挖掘

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实现计算机藏文快速输入的关键问题研究

电子科技大学学报 2009年第1期38卷 102-107页

作者：尼玛扎西李志蜀拥措群诺普顿四川大学计算机学院成都610065 西藏大学现代教育技术中心拉萨850012

通过对藏文文法的深入分析研究,利用藏文字符在藏文文法上的排斥性,在通用计算机键盘键有限的键位上合理安排了所有基本藏文字符,并结合藏文字符字频统计、计算机键盘布局理论以及藏文字母与英文字母在发音上的近似性,设计了无重码藏文... 详细信息

通过对藏文文法的深入分析研究,利用藏文字符在藏文文法上的排斥性,在通用计算机键盘键有限的键位上合理安排了所有基本藏文字符,并结合藏文字符字频统计、计算机键盘布局理论以及藏文字母与英文字母在发音上的近似性,设计了无重码藏文输入法键盘键位布局,解决了在不使用上档键和冗余键的情况下实现计算机藏文快速输入的难题;通过对藏文编码标准的分析研究,实现了基于《信息技术信息交换用藏文编码字符集基本集》和《信息技术藏文编码字符集扩充集A(B)》国际/国家标准的快速藏文输入法。

关键词：中文信息处理藏文编码计算机键盘布局输入法

西藏芒康县查果西沟B点、崩隆达、纳日贡吐蕃摩崖造像调查简报

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四川文物 2023年第1期 4-17,F0002页

作者：赤列次仁(执笔/图) 洛松扎西拥措泽仁曲宗(执笔/图) 拥措(摄影) 西藏自治区文物保护研究所芒康县文化局昌都市文物保护研究所

在2021年开展的全国石窟寺(石刻)专项调查工作中,西藏自治区文物保护研究所、芒康县文化局以及昌都市文物保护研究所组成的调查小组对地处西藏东部的芒康县境内的3处摩崖造像进行了调查与记录。3处摩崖造像分别位于芒康县纳西乡觉龙村... 详细信息

在2021年开展的全国石窟寺(石刻)专项调查工作中,西藏自治区文物保护研究所、芒康县文化局以及昌都市文物保护研究所组成的调查小组对地处西藏东部的芒康县境内的3处摩崖造像进行了调查与记录。3处摩崖造像分别位于芒康县纳西乡觉龙村、帮达乡然堆村境内,共发现11尊造像,通过比较造像特征,确认其中10尊佛教造像具有显著的吐蕃佛教造像风格。这些造像既有新的艺术表现形式,也有罕见的内容题材,它们的发现为进一步研究吐蕃佛教造像的空间分布、艺术传承及思想传播等提供了重要资料,又推动了唐代汉藏文化交流和唐蕃古道的研究,具有重要的学术价值。

关键词：芒康吐蕃佛教摩崖造像

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基于动态多头注意力机制的藏文语言模型

计算机工程与设计 2023年第12期44卷 3707-3713页

作者：张英拥措于韬西藏大学信息科学技术学院西藏拉萨850000 西藏大学藏文信息技术教育部工程研究中心西藏拉萨850000 西藏大学西藏自治区藏文信息技术人工智能重点实验室西藏拉萨850000

针对预训练过程中大规模训练语料句子长度跨度较大、特征数量不定的情况,提出一种基于动态多头注意力机制的藏文ALBERT语言模型。在训练过程中根据句子的词数动态获得注意力机制的头数,使语言模型可以捕获重要的特征信息,在藏文公开数据... 详细信息

针对预训练过程中大规模训练语料句子长度跨度较大、特征数量不定的情况,提出一种基于动态多头注意力机制的藏文ALBERT语言模型。在训练过程中根据句子的词数动态获得注意力机制的头数,使语言模型可以捕获重要的特征信息,在藏文公开数据集TNCC上进行验证。实验结果表明,改进后的预训练模型能够动态学习句子中的重要特征,在目前的TNCC文本分类任务上F1值均取得最优,其长文本分类及短文本分类任务的Macro F1值分别为73.23%、64.47%。

关键词：注意力机制动态注意力头数藏文预训练语言模型文本分类卷积神经网络自然语言处理

基于多特征融合及奖惩机制的藏医药领域实体关系联合抽取

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中文信息学报 2024年第3期38卷 65-74,83页

作者：于韬拥措高兴尼玛扎西西藏大学信息科学技术学院西藏拉萨850000 西藏自治区藏文信息技术人工智能重点实验室西藏拉萨850000 藏文信息技术教育部工程研究中心西藏拉萨850000

实体关系联合抽取任务旨在识别命名实体的同时可抽取实体间的语义关系。该文提出了一种基于多特征融合及奖惩机制的藏医药领域实体关系联合抽取方法,针对基于序列标注的联合抽取方法中标注策略的局限性及特征单一、模型学习能力有限的问... 详细信息

实体关系联合抽取任务旨在识别命名实体的同时可抽取实体间的语义关系。该文提出了一种基于多特征融合及奖惩机制的藏医药领域实体关系联合抽取方法,针对基于序列标注的联合抽取方法中标注策略的局限性及特征单一、模型学习能力有限的问题,提出以下解决方案:①使用嵌套实体标注策略突破原有标注方法的局限;②使用类别特征静态融合、多特征动态融合方法及奖惩机制分别用于特征增强及模型优化。实验结果表明,该文方法提升了藏医药领域联合抽取模型的效果,模型最终的F 1值为79.23%。同时,为了证明该文模型的鲁棒性及有效性,还在SKE及NYT领域数据上进行了相关实验,实验结果验证该模型的有效性,且优于基线方法。

关键词：藏医药实体关系联合抽取多特征融合奖惩机制