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[发明专利]基于Transformer-CRF的藏文分词方法-CN202111520289.6有效
发明人：于永斌;陆瑞军;群诺;头旦才让;唐倩;彭辰辉;王昊 -专利权人：电子科技大学
申请日： 2021-12-13 - 公布日： 2023-10-10 - 主分类号： G06F40/284 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于Transformer‑CRF的藏文分词方法，该方法包括：输入数据集、数据预处理、音节扩展、构建基于Transformer‑CRF的藏文分词模型、训练并保存模型及其参数以及输入待分词语料，输出分词结果。本发明以当前音节为中心向左向右扩展两个单元，使用unigram和bigram相结合的方法，可以提取到更多的特征向量。同时，本发明克服了传统分词方法中存在的运算速度、准确率低等缺点。另外，基于Transformer‑CRF的藏文分词模型采用并行计算，大大增加了计算效率，而且模型中的自注意力机制的特征抽取能力比LSTM的特征抽取能力要好。
基于 transformer crf 藏文分词方法

[发明专利]一种藏汉翻译方法和装置-CN202010987775.8在审
发明人：尼玛扎西;于永斌;头旦才让;仁青东珠;王昊;邓权芯 -专利权人：西藏大学
申请日： 2020-09-18 - 公布日： 2020-12-15 - 主分类号： G06F40/49 文献下载
摘要：本发明涉及一种藏汉翻译方法和装置，构建藏汉双语平行原始语料库，并进行预处理，得到可训练的藏汉双语平行目标语料库，获取源语言序列和目标语言序列，将源语言序列和目标语言序列进行向量扩展，得到源语言向量和目标语言向量，将源语言向量输入至编码器模块进行处理，得到处理结果，将目标语言向量以及处理结果输入至解码器模块进行训练，得到输出向量，将输出向量映射回目标语言词典，计算目标语言序列中每个词出现的概率值，将概率取值以向量形式输出，得到训练模型，利用集束搜索算法，对训练模型进行推断。本发明提供的藏汉翻译方法与传统的LSTM网络相比拥有更好的并行性能和更高的计算效率，探索了藏汉互译中的应用推广。
一种翻译方法装置