基于迁移学习的语言文本识别分类研究与实现  

作　　者：杨显华[1] 丁春利[1] 

机构地区：[1]四川省计算机研究院

出　　处：《电子技术与软件工程》2019年第20期160-162,共3页ELECTRONIC TECHNOLOGY & SOFTWARE ENGINEERING

摘　　要：本文提出通过迁移学习手段,应用中文语言处理模型,进行模型抽取和重新拟合实现对少数民族语言的识别和归类。在中文文本自动化归类处理中,通过现有的学习模型积累了大量的高准确率中文语言处理模型,但模型是基于中文文本训练得到,在中文测试集可以得到很好的效果,在应用到其他语言上时,将出现过度拟合的现象。为解决小样本情况下,少数民族语言自动化分类问题。

关 键 词：迁移学习 词向量 特征降维 聚类 分析 

分 类 号：G63[文化科学—教育学]