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在自然語言處理領(lǐng)域中，對于泰語等東南亞語言的分句處理是一項(xiàng)具有挑戰(zhàn)性的工作。將序列標(biāo)注模型應(yīng)用于句子切分任務(wù)，提出基于雙向長短期記憶循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的句子邊界自動(dòng)識別模型。利用 Glove詞向量技術(shù)，將泰語句子中的詞或字轉(zhuǎn)換為不同維度的向量，進(jìn)而將詞或字向量組合成為句子向量輸入模型進(jìn)行訓(xùn)練。在此基礎(chǔ)上，通過雙向網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)捕捉上下文信息以達(dá)到更好的句子切分效果。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該模型在泰語句子切分任務(wù)上表現(xiàn)出非常精準(zhǔn)的識別效果。
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