基于深度学习的中文至拼音首字母自动转化方法
发布时间:2021-12-12 01:56
随着智能技术的发展,许多智能产品的搜索系统中都集成了拼音首字母搜索功能,它可以极大提升用户的体验效果。但因为中文里面普遍存在多音字的使用,这给中文至拼音首字母的自动转换工作带来了极大的挑战。为了改善现有转换方法对中文多音字首字母自动转换准确率较低的问题,提出了一种基于深度学习的中文至拼音首字母转换方法。相关实验结果表明,在结合单音字首字母映射表进行微调的Bi-LSTM-CRF模型在独立测试数据集上达到了99.7%的平均准确率。
【文章来源】:科学技术创新. 2020,(02)
【文章页数】:2 页
【文章目录】:
1 中文至拼音首字母自动转换算法
2 数据预处理
2.1 数据集获取
2.2 数据的标注
3 实验分析
3.1 评测指标
3.2 实验结果
4 结论
【参考文献】:
期刊论文
[1]基于BI_LSTM_CRF神经网络的序列标注中文分词方法[J]. 姚茂建,李晗静,吕会华,姚登峰. 现代电子技术. 2019(01)
[2]基于深度学习的文本挖掘研究[J]. 崔嘉乐,姜明洋,裴志利,卢奕南. 内蒙古民族大学学报(自然科学版). 2016(05)
[3]PB中实现将汉字转换为拼音首字母的方法[J]. 华逢兆. 科技风. 2015(11)
本文编号:3535789
【文章来源】:科学技术创新. 2020,(02)
【文章页数】:2 页
【文章目录】:
1 中文至拼音首字母自动转换算法
2 数据预处理
2.1 数据集获取
2.2 数据的标注
3 实验分析
3.1 评测指标
3.2 实验结果
4 结论
【参考文献】:
期刊论文
[1]基于BI_LSTM_CRF神经网络的序列标注中文分词方法[J]. 姚茂建,李晗静,吕会华,姚登峰. 现代电子技术. 2019(01)
[2]基于深度学习的文本挖掘研究[J]. 崔嘉乐,姜明洋,裴志利,卢奕南. 内蒙古民族大学学报(自然科学版). 2016(05)
[3]PB中实现将汉字转换为拼音首字母的方法[J]. 华逢兆. 科技风. 2015(11)
本文编号:3535789
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