拉巴顿珠 欧 珠 赵栋材

1(西藏大学藏文信息技术研究中心 西藏 拉萨 850000)2(西藏民族大学 陕西 咸阳 712082)

藏文自动分词系统中虚词识别算法研究

拉巴顿珠1欧 珠2赵栋材1

1(西藏大学藏文信息技术研究中心 西藏 拉萨 850000)2(西藏民族大学 陕西 咸阳 712082)

在分析现有藏文自动分词方法的基础上，针对藏文分词系统中虚词识别的难点进行深入研究。根据传统藏文文法，描述了藏文虚词在文本中不同的表现形式，用规则和统计相结合的方法，建立了较为全面的虚词知识库和规则库，并给出切分用虚词分块算法，该方法在不同领域的3 200个较典型的藏文句子进行了测试，结果表明，该方法的虚词识别率高达98%以上。

藏文自动分词 藏文信息处理 虚词识别 藏文虚词

0 引 言

藏文自动分词研究是藏文自然语言处理的前提，是藏文信息处理的一项不可缺少的基础性工作，具有广泛的应用前景。藏文自动分词为词性标注、藏文语料库的建设、藏文文本校对、藏文字词频统计、搜索引擎的设计与实现、机器翻译系统的开发、藏文拼写检查以及语句理解等方面的研究奠定良好的研究基础。

1 藏文虚词的解析

1.1 虚词的概述

在语言学中，词分为实词和虚词两大类，实词指的是具有实际意义的词，是藏文自动分词中独立运用而能够表达一定意义的最小分词单位。虚词是与实词相对而言的，在文本或者句子中不能表达任何意义，也不能独立承担句子的主要成分。虚词本身没有实在意义，也没有词性变化，但一个文本或句子中没有虚词就不能形成完整的语句，也不能表达出完整的含义。在自然语言处理中，藏语虚词对词法和句法结构起着至关重要的桥梁纽带作用，虚词的用途广，在句子结构中用法和意义十分复杂，出现的频率相当高。在实现藏文自动分词系统中的主要难点之一，因此，信息处理用藏文虚词识别研究很重要。

1.2 计算机识别藏文虚词的难点

2 虚词识别算法

计算机识别藏文虚词根据虚词本身的特点和难点分析出发，按照一定的先后顺序进行判断，首先通过虚词兼类词典、单字词典、规则的不自由虚词词典库等进行划分，再识别紧缩词并还原，最后结合中嵌否定词、指人后缀来判断藏文虚词，如图1所示。

图1 文本中藏文虚词的识别过程

2.1 藏文虚词的识别过程

计算机识别虚词的首要工作就是建立一个相对全面的词典库，为了提高词典库的质量，需要采用规则和统计相结合的方法，并进行大量的人工训练和测试。另一方面，经实验和研究发现，藏文虚词在文本中表现形式相对复杂，单一形式的词典不能满足需求，因此要按照虚词在文本中的不同表现形式，建立几种不同的虚词词典(词典命名为xcself)。

(3) 不自由虚词词典(xcself3):收录需要根据不自由虚词的接续规则识别的藏文虚词，该词典格式为：<虚词—前导字符—后接字符>。

2.2 紧缩词识别及还原

根据紧缩词的变体性及特殊性，分两种情况进行识别，分别是一般紧缩词的识别和特殊紧缩词的识别。

2.3 自由虚词的识别方法

在藏文传统文法中自由虚词没有变体性，而且不受前一个音节后置字的限制，可以自由使用，但自由虚词也并不是不受任何限制而随意使用，在文本中使用自由虚词时也具有一定的接续特点。文中根据自由虚词本身的接续特点和出现歧义的问题，提出了较简单的自由虚词识别方法。

3 测试结果与分析

3.1 测试结果

本文采用的测试语料包含了法律、新闻类、教育类、医学类、诗歌类、文学类等各个领域。从中选择了较典型的3 200句进行测试，同时还考虑了文献的年代、地域等问题。对测试语料进行分词，统计语料中虚词出现的次数并计算准确率(准确率=正确识别的总次数/测试语料中出现的总次数×100%)，同时对虚词的兼类性、组合性、结合性、识别紧缩词及还原。实验结果表明，文中提出的方法使虚词的识别率达到98.013 8%。

3.2 结果分析

4 结 语

藏文虚词在文本中出现的频率极高，其应用广泛，表现形式复杂多变。本文基于不同的语境中虚词的识别率和分词的准确度，根据传统的藏文文法，采用统计和规则相结合的方法，对较典型的3 200个语料句子进行了测试。实验结果表明，所提出的方法使得虚词的识别率有一定的提高。

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RESEARCHONFUNCTIONWORDRECOGNITIONALGORITHMINTIBETANAUTO-SEGMENTATIONSYSTEM

Lhakpa Dondrub1Ngodrup2Zhao Dongcai11

(ResearchCenterofTibetanInformationTechnology,TibetUniversity,Lhasa850000,Tibet,China)2(XizangMinzuUniversity,Xianyang712082,Shaanxi,China)

By analyzing a literature review of present Tibetan Auto-Segmentation solutions, we study on the difficult points of Tibetan function words recognition. According to the traditional Tibetan grammar, we described the forms of Tibetan function words in different texts. A holistic function word dictionary and rules set had been created by a rules-statistics-combined method, and the function words segmentation algorithm had been implemented. We tested the algorithm on a sample corpus which contains 3 200 typical Tibetan sentences from different fields. The results show that the correct recognition rate of our system reaches up to 98%.

Tibetan auto-segmentation Tibetan information-processing Function words recognition Tibetan function words

TP391

A

10.3969/j.issn.1000-386x.2017.09.058

2016-11-08。2015年度西藏大学研究生高水平人才培养项目；2016年教育部人文社会科学研究项目(16XZJCZH 001)；2016年西藏自治区自然科学基金项目(2016ZR-15-5)。拉巴顿珠，硕士生，主研领域：藏文信息处理。欧珠，教授。赵栋材，副教授。