计算机工程

作者：唐素勤, 孙亚茹, 李志欣, 张灿龙

单位：广西师范大学 a. 广西多源信息挖掘与安全重点实验室;b. 教育学部 教育技术系, 广西 桂林 541004

关键词：智能信息处理,词性标注,强化学习,长短期记忆网络,策略网络

基金：国家自然科学基金（61967002，61966004，61663004，61662007，61866004）；广西自然科学基金（2019GXNSFDA245018，2016GXNS FAA380146，2017GXNSFAA198365）；广西科技基地和人才专项（桂科AD16380008）。

目前壮语智能信息处理研究处于起步阶段，缺乏自动词性标注方法。针对壮语标注语料匮乏、人工标注费时费力而机器标注性能较差的现状，提出一种基于强化学习的壮语词性标注方法。依据壮语的文法特点和中文宾州树库符号构建标注词典，通过依存句法分析融合语义特征，并以长短期记忆网络为策略网络，利用循环记忆完善部分观测信息。在此基础上，引入强化学习框架，将目标词性作为环境反馈，通过特征学习不断逼近目标真实值。实验结果表明，该方法可缓解词性标注模型对训练语料库的依赖，能够快速扩大壮语标注词典的规模，实现壮语词性的自动标注。

来源：2020年第4期

《计算机工程》期刊编辑部

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