少数民族语言文字网站的自动识别和采集

发布时间：2018-06-12 01:11

  本文选题：少数民族语言文字 + 网站　； 参考：《计算机科学》2015年S1期

【摘要】：分析了少数民族语言文字网站的特殊性,综合采用基于特殊字符、网页标签属性和N-gram的方法对传统蒙古文、藏文、阿拉伯字母体系的维吾尔文、哈萨克文和柯尔克孜文以及彝文、新傣文、朝鲜文、俄文和壮文等10种少数民族语言文字网站进行了自动识别研究。所提方法对10种少数民族语言文字网站的平均正确识别率达到95%以上,效果令人满意。
[Abstract]:This paper analyzes the particularity of the language and language websites of ethnic minorities, and combines the methods of special characters based on special characters, web label attributes and N-gram to the traditional Mongolian, Tibetan, Arabia alphabet Uygur, Kazakhstan and Kirgiz, Yi, new Dai, Korean, Russian and Zhuang. An automatic recognition study was conducted. The average correct recognition rate of the proposed method for 10 kinds of ethnic language website is over 95%, and the result is satisfactory.
【作者单位】： 中央民族大学理学院;中央民族大学信息工程学院;中央民族大学少数民族语言文学系;
【基金】：中央民族大学2014年校级自主科研项目(2014MDLXYZY04)资助
【分类号】：TP393.092;TP391.4

【共引文献】

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本文编号：2007549