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老挝语实体关系抽取方法研究

老挝语实体关系抽取方法研究

作者：马霄飞昆明理工大学

学位级别：硕士

近年来,中国与东盟在数字经济中进一步加强合作,老挝作为东盟成员国之一,与中国在经济上也保持着密切的联系,开展老挝语的实体关系抽取方法研究对中老发展与交流合作具有重要意义。本文通过研究老挝语实体关系抽取方法,从而解决实体关... 详细信息

近年来,中国与东盟在数字经济中进一步加强合作,老挝作为东盟成员国之一,与中国在经济上也保持着密切的联系,开展老挝语的实体关系抽取方法研究对中老发展与交流合作具有重要意义。本文通过研究老挝语实体关系抽取方法,从而解决实体关系抽取在低资源语言中存在的问题。本文主要研究工作如下:(1)融合词性位置的无监督老挝语实体关系抽取方法研究老挝语属于低资源语言,针对复杂的实体关系抽取暂时还没有相关研究,缺乏合适的训练语料集。因此,本文通过研究老挝语的语言特点,本文提出了一种融合词性位置的无监督老挝语实体关系抽取方法。在特征构造方面,将词性位置特征与距离特征、TF-IDF特征进行拼接;在聚类模型方面,将算法中的欧氏距离替换为余弦距离;在关系标注方面,为DCM方法引入语义信息,实验结果表明,本文提出的方法在低资源语言老挝语上具有不错的效果,平均准确率达到了60.11%。(2)融合老挝字符特征的多语义实体关系抽取方法研究本方法训练语料集使用的是方法(1)中构建的LRE语料集。由于老挝语原始数据获取途径少,且需要通过数据清理剔除不合格的数据项,因此导致语料数量有限,网络模型无法获得足够的语义信息。为了解决这个问题,本文提出了一种融合老挝字符特征的多语义实体关系抽取方法。从特征方面,引入老挝字符特征,并使用Bi LSTM模型进行预训练,之后将其与距离特征、实体类型特征和预训练的词向量进行拼接;从模型方面,以PCNN为基础模型,引入多头自注意力机制,构建了PCNN-MSA抽取模型。实验结果表明,本文方法的macro-averaged F1达到81.22%,取得了有效提升。(3)融合长远距离特征的老挝语实体关系抽取方法研究通过对实验数据的分析发现,老挝语句式较长,当使用单一神经网络进行训练时,易产生语义丢失的问题。对此,本文提出了一种融合长远距离特征的老挝语实体关系抽取方法研究,其原理是利用不同基础模型的优势进行互补,以此来更好地获取文本序列的上下文语义信息。其中,PCNN模型能够更好的提取文本中的局部信息,Bi GRU模型能够更好地考虑文本的上下文信息。通过将两个模型的输出进行拼接,可以得到融合多维度语义的句子向量。最后,使用softmax进行多分类计算。实验结果表明,本文所提方法是有效的,其macro-averaged F1达到了82.25%。

关键词：老挝语实体关系抽取多特征神经网络

基于多特征交互融合的老挝语无监督音素分割方法

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计算机工程与科学 2024年第5期46卷 937-944页

作者：李新洁王文君董凌赖华余正涛高盛祥昆明理工大学信息工程与自动化学院云南昆明650500 昆明理工大学云南省人工智能重点实验室云南昆明650500

针对现有方法对老挝语声调变化以及音频多样性考虑不足导致音素分割不准确的问题,提出一种多特征交互融合的老挝语无监督音素分割方法。先对自监督特征、频谱特征以及音高特征进行独立编码,避免单一特征的不足;再基于注意力机制渐进融... 详细信息

针对现有方法对老挝语声调变化以及音频多样性考虑不足导致音素分割不准确的问题,提出一种多特征交互融合的老挝语无监督音素分割方法。先对自监督特征、频谱特征以及音高特征进行独立编码,避免单一特征的不足;再基于注意力机制渐进融合多种独立特征,使模型更全面地捕捉老挝语的声调变化和音素边界的信息;最后采用可学习框架优化音素分割模型。实验结果表明,相比基线方法,在老挝语音素分割任务上所提方法的R-value值提升了27.88%。

关键词：无监督学习特征融合老挝语音素分割语音表征

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基于跨语言学习的老挝语实体识别方法

基于跨语言学习的老挝语实体识别方法

作者：邓喆昆明理工大学

学位级别：硕士

老挝人民民主共和国(简称老挝)是与我国相邻的东南亚重要国家。作为我国在东盟自由贸易区的重要贸易伙伴,随着我国“一带一路”倡议的实施,老挝与我国经济和文化方面联系更加密切。在这样的背景下,对老挝语进行自然语言处理(Natural lan... 详细信息

老挝人民民主共和国(简称老挝)是与我国相邻的东南亚重要国家。作为我国在东盟自由贸易区的重要贸易伙伴,随着我国“一带一路”倡议的实施,老挝与我国经济和文化方面联系更加密切。在这样的背景下,对老挝语进行自然语言处理(Natural language processing,简称NLP)研究具有重要的经济和文化价值。命名实体识别(Named Entity Recognition,简称NER)是关系提取、构建知识图谱、句子相似度计算、情感分析、机器翻译等下游NLP任务的重要信息抽取工具,在自然语言处理技术中具有十分基础的重要地位。本文针对老挝语NLP基础研究薄弱,网络资源较少的特点提出一种基于跨语言学习的老挝语实体抽取方法,主要工作如下:(1)融合词性及音节特征的跨语言老挝语实体识别老挝语是语料资源匮乏的小语种,获取用于命名实体识别任务的人工标注数据十分困难。但在如汉语这种使用人数众多的语言上,已存在如LTP4和Core Stanza类似的实体标注工具。此外,相对于低资源命名实体识别的标注数据,双语平行句对的获取相对容易。因此提出一种融合词性及音节特征的跨语言老挝语实体识别方法,通过双语词向量相似度计算将汉语端的标注数据投影到老挝语后,按照一定策略进行数据去噪处理后得到具有NER标注的老挝语句子。之后使用BILSTM-Attention-CRF模型进行NER建模。使用融合音节、词性特征的词向量作为输入,经过BILSTM网络后输出隐藏状态向量,之后使用注意力机制进行加权;最后,使用条件随机场(CRF)作为老挝语实体识别模型的解码器。实验表明,基于投影的跨语言老挝语命名实体识别模型的值达到了74.13%。(2)融合音素和词性特征的多任务老挝语实体识别在(1)部分已经获取了带有NER标签的老挝语数据并构建了用于老挝语命名实体识别的模型,但是由于对齐误差的存在,不可避免的会引入噪声数据。为提高NER模型的性能,提升低频词的识别率,提出一种使用词性特征和音素特征的多任务老挝语命名实体识别方法。通过对老挝语词性特征和音素特征的预测,进一步提升模型的性能。最终实验表明采用多任务学习后,模型性能得到有效提升。(3)融合汉老双语多特征的跨语言老挝语实体识别虽然在之前的工作中利用双语词向量相似度计算将汉语端的标注数据投影到老挝语得到了NER标注数据,但是这种方法依赖于汉语端的NER标注工具性能,并且这种硬投影方式往往会带来对齐误差。本文提出一种基于XLM跨语言模型的老挝语命名实体识别方法,采用软对齐的方式让模型自动学习汉-老跨语言知识,通过添加汉老跨语言特征模板以及进行MLM和TLM微调来训练老挝语命名实体识别模型,进一步提高模型准确率。最终实验表明,基于XLM跨语言模型的老挝语命名实体识别方法的值达到了76.65%。

关键词：老挝语跨语言命名实体识别弱监督学习

老挝语状语位置及排序研究 ——以小说《两姐妹》为例

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老挝语状语位置及排序研究 ——以小说...

作者：邹昳琛北京外国语大学

学位级别：硕士

现代语言学理论认为,语言具有线条性,其本质上是一维的线性序列。这一线性特点便是语序。语序是所有语言的共性,是现代语言学中基本的研究对象之一,也是语言类型学研究的重要课题之一。老挝语作为典型的孤立语,缺乏时态和形态上的变化... 详细信息

现代语言学理论认为,语言具有线条性,其本质上是一维的线性序列。这一线性特点便是语序。语序是所有语言的共性,是现代语言学中基本的研究对象之一,也是语言类型学研究的重要课题之一。老挝语作为典型的孤立语,缺乏时态和形态上的变化。在实际使用的过程中,语序的变化是老挝语表达语义的主要手段之一。老挝语句子构建完成后,不同的语序往往表达不同的内容意义。状语是老挝语中使用频率很高的句子成分。能够充当老挝语状语的词类和短语有着多种多样的功能和类型。丰富的结构、形式使老挝语多项状语的各项成分在语序排列上较为复杂且灵活。因此,状语语序问题一直以来都是老挝语教学和研究的重点和难点之一。本文运用定性分析和定量分析相结合的研究方法,对老挝长篇小说《两姐妹》的全部状语进行统计和考察,将该小说作为状语语料库,对老挝语的状语类型、单项状语在句中的位置、多项状语的相互位置以及多项状语的优先序列等语序相关问题进行研究;并借鉴轨层结构、可别度领先原则、语义靠近原则等语言类型学理论,归纳、解释老挝语状语语序中的规则规律。对老挝语状语的分类研究,是进行语序研究的基础。本文在比较和分析各种分类研究的基础上,根据状语和动词之间的关系,把老挝语状语分为了限制性状语和描写性状语两大类。描写性状语包括指主状语、指谓状语和指宾状语;限制性状语包括时点状语、时段状语、语气状语、原因状语、目的状语、处所状语、重复状语、否定状语、范围状语、程度状语、协同状语、工具状语、情态状语十三类。通过对《两姐妹》单项状语的统计和分析,考察了老挝语状语的句首、中心词前及中心词后三种位置,并归纳了单项状语语序的制约因素。考察多项状语时,使用穷极式的两两比较的方法,总结出了老挝语多项状语的优势语序,并使用可别度领先原则、语义靠近原则等理论解释优势语序的制约因素。目前,国内对老挝语状语的研究成果有限,且大多数都为定性研究,通常只能见于各类老挝语教材课本中。至于老挝语状语语序的研究目前尚无深入、系统的分析和研究成果,希望本文可为之后的研究者提供参考价值。

关键词：老挝语状语语序《两姐妹》

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老挝语方言的声调差异

老挝语方言的声调差异

作者：高铮上海师范大学

学位级别：硕士

老挝位于中南半岛,是中国山水相岭的友好邻国,随着东盟“桥头堡战略”的开展,对老挝的研究变得越来越重要,而我们对它的了解却相对来说比较少。虽然老挝推行了以万象音为基础的标准语,但是它的方言问题仍然比较突出,本文希望通过对各个... 详细信息

老挝位于中南半岛,是中国山水相岭的友好邻国,随着东盟“桥头堡战略”的开展,对老挝的研究变得越来越重要,而我们对它的了解却相对来说比较少。虽然老挝推行了以万象音为基础的标准语,但是它的方言问题仍然比较突出,本文希望通过对各个省份老挝大学生方言声调的调查,来更好的了解老挝语的方言现象,同时也对老挝语的一些语言现象进行了一些讨论,最后在调查和讨论的基础上尝试性的通过声调来给老挝语的方言进行分类。

关键词：老挝老挝语声调

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老挝语机构名识别方法研究

老挝语机构名识别方法研究

作者：晏雷昆明理工大学

学位级别：硕士

随着我国国力日益强大与“一带一路”倡议的发展,中国与老挝在经济文化交流上关系日益密切,为了进一步发展,语言上的了解也是必不可少的。目前关于老挝语的研究在我国还比较薄弱,其中命名实体的识别是老挝语自然语言处理种一项基础任务... 详细信息

随着我国国力日益强大与“一带一路”倡议的发展,中国与老挝在经济文化交流上关系日益密切,为了进一步发展,语言上的了解也是必不可少的。目前关于老挝语的研究在我国还比较薄弱,其中命名实体的识别是老挝语自然语言处理种一项基础任务,能够提升信息检索、机器翻译、文本摘要等任务的性能。命名实体识别的研究主要包括对人名、地名和机构名的识别,相对于人名和地名,机构名称的识别相对而言比较复杂。目前,针对老挝语的研究还比较少,老挝语标注语料也比较稀缺。为了解决老挝机构名实体构词方法和语法规则复杂的问题,本文提出了对应的解决方法。本文主要对老挝语机构名识别方法进行研究。主要工作如下:（1）融合多特征的老挝机构名实体识别方法针对老挝语机构名构词相对复杂并且存在大量的词语歧义特点,我们需要解决结构性歧义与词义歧义的问题,因此本文提出了融合多特征的老挝机构名实体识别方法。该方法面向老挝语机构名构词特点,使用支持向量机模型融合词典特征,对老挝机构名前缀进行识别;再使用融合多特征的条件随机场模型对机构名进行识别;最后根据前缀词的识别结果对机构名识别结果进行修正,实现结果表明,系统能够有效识别老挝语机构名。（2）融合字符特征向量和语言模型的老挝语机构名实体识别方法针对特征构造所需人工成本高、所需时间长的问题,本文采用了融合老挝语机构名字符特征向量信息和上下文特征的深度神经网络模型。该模型能够结合老挝语机构名的构词特点,从大规模语料中学习到词素向量,再输入到神经网络模型中,该模型可以学习机构名的上下文特征与字符、语言模型等不同层面的知识,最后融合条件随机场对标注序列进行联合解码,该方法能够学习到词语间的语义关系和标记间的依赖关系,实现结果表明,该方法能够有效改善识别准确率,帮助系统提升性能。（3）采用Transformer-CRF的老挝语机构名实体识别方法由于传统的循环神经网络模型无法处理长度较大的句子,并且无法并行,效率低下,本文提出一种基于Transformer与CRF相结合的方法来构建识别框架,该框架的编码器与解码器使用注意力机制为核心,为了解决Transformer不能利用标签之间的依赖关系的问题,使用条件随机场来做标注任务,使整个框架更加注重整个句子长远信息,同时Transformer模型不仅能够提高并行效率,同时还能获得更好的学习效果,提升系统的性能。

关键词：老挝语机构名识别特征神经网络

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老挝语听力教程 2 1

丛书名：高等学校东南亚语种系列教材

2015年

作者：李能斌

本书在语音阶段学习的基础上进一步巩固自学者和学生的老挝语基础。第2册较第1册在句子的长度和理解、词汇的难度和范围都有所增加，每一课都没有固定的标题，涉及的范围较广。

ISBN: (纸本)9787562486541

关键词：听力教材老挝语高等学校

来源：畅想之星图书光盘版（南... 评论

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老挝语听力教程 2

老挝语听力教程 2

2015年

作者：李能斌

关键词：老挝语听力高等学校教材

来源：汇雅图书（南通市图书馆... 评论

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老挝语命名实体识别研究

老挝语命名实体识别研究

作者：段韶鹏昆明理工大学

学位级别：硕士

命名实体识别（NER）,自从命名实体这个任务提出以来一直作为自然语言处理领域的重要基础工作任务。在老挝语方面,命名实体的研究工作还是相当薄弱,随着我国与老挝政治经济交往日益密切,老挝语的信息化处理也在两国的经济文化交流十分重... 详细信息

命名实体识别（NER）,自从命名实体这个任务提出以来一直作为自然语言处理领域的重要基础工作任务。在老挝语方面,命名实体的研究工作还是相当薄弱,随着我国与老挝政治经济交往日益密切,老挝语的信息化处理也在两国的经济文化交流十分重要,因此为了更好的顺应两国经济、政治等各个方面的发展,对老挝语的命名实体识别的研究是必要且不可或缺的。本文针对老挝语特有的命名实体的特征,以及目前老挝语命名实体语料稀缺的问题。主要针对老挝语的地名、人名和组织机构名的识别方法进行研究。主要研究成果如下:（1）基于分歧的老挝语命名实体识别针对老挝语的特点研究老挝语命名实体识别,主要的问题就是老挝语命名实体的语料稀缺,并且获取速度较慢,在国内外的研究还十分少,仅仅靠网上资源,以及专家老师、老挝学生的人工标注,所获得的语料对于研究是远远不够的,针对这种情况,本文提出了一种基于分歧的老挝语命名实体识别算法,首先通过有标记的老挝命名实体语料训练3个有监督分类器,本文采用的是条件随机场CRF进行训练,进而通过三个分类器分别训练相同的未标记语料,在这个过程中我们主要采用分类加权的投票策略对没有标记的样本进行初步标记。其次,对初步标记的语料进行第二次验证,最后把新增的样本添加到我们已有的老挝语料集中。（2）基于层叠条件随机场的老挝机构名识别通过上述的实验我们扩充了一部分实验的语料集,在实验室之前的研究中,通过单层的条件随机场及基于规则和统计结合的方法,对老挝语人名、地名进行识别。在小规模语料的实验中,已经取得了不错的识别结果。但是针对老挝机构名的实体识别,还没有专门的研究,而且由于老挝机构名中,含有许多嵌套的名词,仅仅通过单层模型是很难识别的,因此,本文提出了一种基于层叠条件随机场模型老挝语机构名识别算法。这个算法主要是利用两层条件随机场对老挝机构名进行识别,首先在第一层,我们主要通过识别简单的老挝人名、老挝地名、以及老挝机构名,并且结合观察值把结果传递给第二层的条件随机场模型。在第二层条件随机场模型中,我们结合第一步分结果,制定出相应的老挝语特征模板,实现对老挝复杂组织机构名的识别。实验结果表明对老挝机构名的识别有不错的效果。（3）基于条件随机场和支持向量机的双层模型的老挝机构名别在深入分析了老挝语机构的一些构成特点后,我们发现在老挝机构名的特征中,大部分老挝机构名都会有一个边界特征词,如果我们通过专门识别老挝机构名的边界特征词进而识别老挝机构名,识别率应该会有所提高。而上面所提出的基于层叠条件随机场的方法并不能很好的解决这个问题。因此本文针对老挝机构名的边界识别问题,提出了另一种老挝机构名的识别方法。应用条件随机场和支持向量机的的混合方法来识别老挝的机构名。在这个方法中,首先,在第一层,我们主要通过识别简单的老挝人名、老挝地名、以及老挝机构名,并且把结果结合观察值后的结果再传递给第二层模型（支持向量机模型）,在第二层,我们采用基于驱动的方法通过识别老挝机构名的边界特征,对老挝机构名进行识别。并且在最后我们通过置信的计算对老挝机构名识别结果进行一个修正。实验结果表明针对老挝机构名边界对老挝机构名的识别的正确率有了明显的提高。

关键词：机构名识别双层模型半监督学习条件随机场（CRF）分歧命名实体识别支持向量机（SVM）老挝语