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自動標點的原理與實現=Principle and implementation of automatic punctuation |
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| 作者 |
釋賢超=Shi, Xian-Chao
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方愷齊=Fang, Kai-Qi
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釋賢迥=Shi, Xian-Jiong
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釋賢菊=Shi, Xian-Ju
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釋賢碉=Shi, Xian-Diao
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釋賢繼=Shi, Xian-Ji
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| 出處題名 |
數位典藏與數位人文國際研討會（第9屆）=International Conference of Digital Archives and Digital Humanities (9th)
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| 出版日期 | 2018.12.18 |
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| 出版者 | 臺灣數位人文學會 |
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| 出版地 | 臺北市, 臺灣 [Taipei shih, Taiwan] |
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| 資料類型 | 會議論文=Proceeding Article |
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| 使用語言 | 中文=Chinese |
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| 附註項 | 1. 作者皆為北京龍泉寺藏經辦公室。 |
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| 關鍵詞 | 自動標點; 古籍文獻; 數據集; LSTM |
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| 摘要 | 古代漢語通常沒有標點,這給現代人閱讀、理解古籍文獻帶來極大困難。为古漢語文獻添加現代標點已成為古籍整理和研究的基礎,同時也是一項非常繁重的工作。歷史 上,漢文大藏經的編修向來都是極為浩大的工程。在當今的智能科技時代,借助機器智 能實現古籍文獻的自動標點具有現實意義。為瞭解決現代大藏經整理和校勘中面臨的具 體困難,我們對大藏經基於人工智能(AI)輔助的自動標點方法進行了研究。應用 AI 技術在自然語言處理(NLP)領域的最新研究進展,通過兩種深度模型的訓練和測試, 已獲得標點準確度最高達94%的自動標點引擎,以此為基礎開發的自動標點系統(GJAP) 現已上線運行1。目前系統可提供七種現代標點(逗號、句號、問號、嘆號、頓號、分 號、冒號)的古文線上標點服務。 本文將從深度模型原理、數據集的構建兩個方面來對自動標點的原理進行描述;使 用總量超過五千萬個漢字的訓練數據和總量約一千萬的訓練數據,對兩種標點模型進行 訓練;選取不同朝代的佛教古籍文本形成的測試數據集,對兩種自動標點引擎進行測試 的比較;通過結果的分析討論,文章最後給出結論。 |
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| 目次 | 1. 概述
1.1. 研究現狀
1.2. 技術範疇
1.3. 概念術語
1.3.1. 斷句
1.3.2. 標點
2. 模型原理
2.1. 序列標注
2.2. 序列到序列
3. 數據集
4. 模型比較
4.1. 模型訓練
4.2. 引擎測試
4.3. 結果討論
5. 結論 |
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| 點閱次數 | 851 |
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| 建檔日期 | 2019.01.28 |
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| 更新日期 | 2019.03.08 |
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