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国内刊号：43-1258/TP
国际刊号：1007-130X
发布日期:
作者：王剑, 姜林, 王琳钦, 余正涛, 张松, 高盛祥,
单位：（1.昆明理工大学信息工程与自动化学院，云南 昆明 650500；2.昆明理工大学云南省人工智能重点实验室，云南 昆明 650500）
关键词：老挝语,文本正则化,神经网络,自注意力机制,
基金：国家自然科学基金（61732005，U21B2027, 61761026, 61972186, 61762056）；国家重点研发计划（2019QY1802, 2019QY1801, 2019QY1800）；云南省高科技人才项目（201606，202105AC160018）；云南省重大科技专项计划（202002AD080001-5，202103AA080015）;云南省基础研究计划（202001AS070014，2018FB104）
文本正则化TN是语音合成文本前端分析任务中必不可少的工作，老挝语的文本正则化是将老挝语文本中不可读的词NSW转化为可以口头表达的词SFW。目前文本正则化任务尚未在老挝语中开展，主要面临训练数据难获取、部分不可读词存在歧义的问题。针对以上问题，构建了老挝语文本正则化任务的语料，并将老挝语文本正则化任务当作序列标注任务，使用神经网络结合上下文语境预测存在歧义的不可读的老挝语文本，增加自注意力机制加深序列字符间的关系，探究了不同策略引入预训练语言模型的效果，融合各自注意力机制的BiLSTM模型在测试集上达到67.59%的准确率。
来源：2023年第7期
《计算机工程与科学》期刊编辑部
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