摘要：通过对藏语语料库的统计和现代藏文字结构的分析,研究现代藏文字属性分析系统的模型,设计基本构件字表库、组合构件字表库、粗粒度结构字表库及细粒度结构字表库,并阐述各字表库的结构特征,介绍藏文字属性分析算法。运用该算法及藏文字属性分析系统模型,解析现代藏文字的使用频度、结构、字长、构件分解、各构件的位置及频度等属性,从而为藏文键盘布局、藏文输入法研究、藏文搜索引擎、机器翻译和网络信息安全等提供理论依据。

摘要：语料库作为基本的语言数据库和知识库,是各种自然语言处理方法实现的基础。随着统计方法在自然语言处理中的广泛应用,语料库建设已成为重要的研究课题。自动分词是句法分析的一项不可或缺的基础性工作,其性能直接影响句法分析。本文通过对85万字节藏语语料的统计分析和藏语词的分布特点、语法功能研究,介绍基于词典库的藏文自动分词系统的模型,给出了切分用词典库的结构、格分块算法和还原算法。系统的研制为藏文输入法研究、藏文电子词典建设、藏文字词频统计、搜索引擎的设计和实现、机器翻译系统的开发、网络信息安全、藏文语料库建设以及藏语语义分析研究奠定了基础。

摘要：根据目前在线藏汉英词典使用的实际需求,青海师范大学藏文信息处理省部共建教育部重点实验室设计实现了一种基于WAMP平台的藏汉英互译在线词典,并给出了词典数据库和查询页面的具体设计方法和关键代码。经测试,该在线词典根据用户的需要,输入单字和词就可以在藏汉英三语间交互查询并快速检索到对应的译词。词典采用B/S结构,它的实现有助于藏汉英三语间的交流和学习。

摘要：该文通过详细分析La格的用法及特征,在研制La格(■)浅层语义标记规范的基础上,提出一种端到端的长短时记忆神经网络藏文La格浅层语义分析方法,该方法首先借鉴LSTM的设计思路,通过在LSTM的垂直方向上装置一个新颖的“门控高速连接”机制(Gated high-speed connection mechanism,GM),学习了输入句子的时序语义特征。GM包含对单元内部输入和输出的线性连接,使信息可以通畅地在不同层之间传播;然后使用Softmax计算每一时刻语义标签的局部归一化分布,以供输出层进行约束解码;最后使用维特比算法进行解码时通过强制执行该文设定的BIO和La格浅层语义标注约束,规范了输出语义标签之间的结构关系。虽然这个模型比较简单,不需要输入任何额外特征,但取得了理想的实验结果,在测试集上的藏文La格浅层语义分析准确率达到90.59%。

摘要：针对嵌入式系统中的单MPU和单ASIC体系结构问题,提出一种改进粒子群算法,将该算法应用到数字音视频解码器的软/硬件划分中,一次运行可以获得较多Pareto最优解。讨论目标函数、系统约束、粒子比较准则、拥挤距离函数、变异算子和粒子适应度等问题的处理。实验结果表明,该算法改善了传统算法产生未成熟收敛、较少Pareto最优解和Pareto最优解前端分布不均匀的问题,增强算法的自适应性及结果的全局最优性。

摘要：为有效提高场景藏文文本检测性能,提出一种基于双注意力YOLOv5的场景藏文检测框架,简称为YOLOv5 Dual-attention。通过在YOLOv5模型上下采样层之间采用背景抑制模块,聚合多尺度的初始特征,抑制卷积特征中的背景干扰;在YOLOv5的颈部和检测头中间嵌入卷积注意力提高卷积提取特征的能力,使网络具有精确推断文本的能力。实验结果表明,在二分类MSTD500测试集上,改进后的模型YOLOv5x Dual-attention+α-IoU对单类藏文场景文本检测的F1达到了84.65%,比目前最好的同类检测结果高出12.65个百分点,有效降低了文本目标漏检和误检可能性。

摘要：采用深度学习方法实现藏文La格(■)分类是一项具有挑战性和重要研究意义的藏语自然语言处理任务.藏文La格的自动分类更加依赖于上下文语义信息和特征的时序性,该文通过分析La格虚词的用法及语义特征,在设计La格虚词语义信息标记算法的基础上,提出一种融合La格虚词语义信息的藏文La格分类模型.该模型首先以每个音节及对应La格虚词或其它音节的语义特征嵌入作为输入,丰富嵌入向量的语义信息,增加输入特征的多样性;然后采用一维卷积融合并学习每个音节及对应La格虚词或其它音节语义信息的局部特征向量,提高卷积层的空间特征学习能力;其次使用双向长短时记忆网络(long short-term memory)(LSTM)学习时序特征,提高时序特征的学习能力;最后使用注意力机制对双向LSTM层每一时刻的输出特征进行加权融合,充分利用每一时刻的输出特征,以提高最终文本表示的特征质量.在TLD藏文La格数据集上的实验结果显示,该模型的分类效果优于基线模型及仅用藏文音节嵌入的模型,在测试集上的分类准确率为93.10%.