贡保才让

作品数：5被引量：26H指数：3
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供职机构：青海师范大学更多>>
发文主题：藏文自动识别音节藏文音节矩阵更多>>
发文领域：自动化与计算机技术语言文字电子电信更多>>
发文期刊：《西北民族大学学报（自然科学版）》《现代电子技术》《青海师范大学学报（自然科学版）》《中文信息学报》更多>>
所获基金：国家自然科学基金青海省科技计划项目教育部重点实验室开放基金青海省科技厅基金更多>>
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基于卷积神经网络的藏文手写数字识别被引量：5
《现代电子技术》2019年第5期79-82,86,共5页夏吾吉 色差甲 扎西吉 贡保才让 华却才让 
国家自然科学基金项目(61363055);青海师范大学科研基金项目(17ZR11);青海省科技计划项目(2017-GX-146)资助~~
藏文字处理和藏文数字自动识别等对藏文信息处理技术的潜在需求越来越高,目前已经成为藏区重要的研究课题之一。文中首先采集并构建藏文手写数字数据共15 000个样本,其中13 000个样本为训练数据,2 000个样本为测试数据,并对其进行预处理...
关键词：藏文手写数字 数字识别 CNN 数据预处理 样本训练 自动识别 
藏文音节拼写检查的CNN模型被引量：14
《中文信息学报》2019年第1期111-117,共7页色差甲 贡保才让 才让加 
国家自然科学基金(61063033;61662061);教育部重点实验室项目(教技函[2010]52号);教育部"创新团队发展计划"滚动支持计划(IRT_15R40);青海省科技计划项目(2017-GX-146);青海省重点实验室项目(2013-Z-Y17;2014-Z-Y32;2015-Z-Y03);青海省科技厅项目(2015-SF-520);国家社会科学基金(14BYY132)
藏文音节拼写检查是藏语自然语言处理的基本任务,在藏文文字处理、文字识别、文本生成等领域具有广泛的应用。该文首先针对藏文音节的结构提出了音节向量化的方法,即音节矩阵。然后构建了适合于藏文音节拼写检查的CNN模型,使用1 364 88...
关键词：藏文音节 音节矩阵 CNN模型 拼写检查 
基于最大熵和HMM的藏文新词识别对比研究被引量：3
《青海师范大学学报（自然科学版）》2018年第1期12-16,共5页色差甲 贡保才让 才让加 
国家自然科学基金(61063033;61662061);教育部重点实验室项目(教技函[2010]52号);教育部"创新团队发展计划"滚动支持计划(IRT_15R40);青海省重点实验室项目(2013-Z-Y17;2014-Z-Y32;2015-Z-Y03);青海省科技厅项目(2015-SF-520)
藏文新词在科技、新闻和网络等领域不断出现,对藏文自动分析带来了挑战.本文将使用序列标注方法来识别藏文新词,首先用规则方式将时间词、数词、后接成份嵌入到统计模型中,然后利用统计学习的方法对包括新闻、法律、小说、诗歌、中小学...
关键词：藏文新词 最大熵模型 HMM模型 自动分词 
基于Naive Bayes的藏文人名性别自动识别被引量：2
《青海师范大学学报（自然科学版）》2017年第4期11-15,共5页贡保才让 色差甲 慈祯嘉措 桑杰端珠 才让加 
国家自然科学基金(61063033,61662061);教育部重点实验室项目(教技函[2010]52号);教育部“创新团队发展计划”滚动支持计划(IRT_15R40);青海省重点实验室项目(2013-Z-Y17、2014-Z-Y32、2015-Z-Y03);青海省科技厅项目(2015-SF-520);青海省科技计划项目(2017-GX-146)
藏文指代消解是藏文信息处理的重要内容也是难点之一.本文利用Naive Bayes模型实现了藏文人名性别的自动识别,从而达到人称代词消解的目的.本方法根据人名的结构和用字(syllable)信息,利用Naive Bayes模型进行机器学习,对3463个藏族人...
关键词：藏族人名 机器学习 NAIVE BAYES 自动识别 
融合藏族人名音节特征的性别自动识别被引量：2
《西北民族大学学报（自然科学版）》2017年第3期1-5,共5页夏吾吉 华却才让 色差甲 贡保才让 扎西吉 
青海省科技计划项目(2017-GX-146);青海师范大学中青年科研基金项目(17ZR11)
藏族人名的性别自动识别是自然语言处理中非常重要的基础性问题之一.文章中提出了融合音节特征的SVM模型藏族人名性别识别方法,采用支持向量机(SVM)模型为基本框架,依据藏族人名的构词特征和统计分析,设计了特征模板,使支持向量机模型...
关键词：藏族人名 性别识别 音节特征 支持向量机(SVM) 
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