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融合Self-Attention机制和n-gram卷积核的印尼语复合名词自动识别方法研究
标题：基于Self-Attention和n-gram卷积核的印尼语复合名词自动识别方法研究
摘要：印尼语作为东南亚十大语言之一，在信息检索和自然语言处理领域具有重要的应用价值。印尼语的复合名词构造方式多样且复杂，对于复合名词的自动识别具有一定的挑战性。本论文提出了一种基于Self-Attention机制和n-gram卷积核相结合的方法，用于印尼语复合名词的自动识别。通过实验证明，该方法在复合名词识别的准确率和效率方面具有突出的优势。
关键词：印尼语，复合名词，自动识别，Self-Attention，n-gram卷积核
1.引言
复合名词作为印尼语中常见的构词方式之一，在印尼语的语义理解和机器翻译等领域具有重要的应用价值。然而，由于复合名词的多样性和复杂性，对于复合名词的自动识别一直是一个具有挑战性的问题。本论文旨在研究一种基于Self-Attention机制和n-gram卷积核相结合的方法，提高印尼语复合名词的自动识别准确率和效率。
2.相关工作
近年来，自然语言处理领域的研究者们提出了多种方法用于复合名词的自动识别。其中，基于统计的方法使用了n-gram或者决策树等传统机器学习方法，但这些方法忽略了单词之间的上下文信息。基于神经网络的方法则更加注重上下文信息的利用，例如使用BiLSTM和CRF等模型进行复合名词识别。然而，这些方法也存在一些问题，如对于长句子的处理效率较低，无法准确识别不常见的复合名词等。
3.方法介绍
本论文提出的方法主要基于Self-Attention机制和n-gram卷积核相结合。首先，使用Self-Attention机制对输入的句子进行编码，将每个单词的重要性进行建模。然后，将编码结果输入到n-gram卷积核中，提取局部上下文信息。最后，使用全连接层对特征进行分类，得到复合名词的识别结果。
4.数据集和实验设置
为了评估提出方法的性能，我们使用了一个包含大量印尼语文本的数据集，并手动标注了其中的复合名词。将数据集分为训练集、验证集和测试集，用于模型的训练、调参和评估。在实验设置中，设置了几个对比实验，包括使用传统机器学习方法和其他神经网络模型进行复合名词识别。
5.实验结果与分析
通过对比实验结果可以得出，提出方法在复合名词识别的准确率和效率方面较传统机器学习方法和其他神经网络模型都有显著提升。特别是在处理复杂句子和识别不常见复合名词方面，提出方法表现更为优越。
6.结论
本论文提出了一种基于Self-Attention机制和n-gram卷积核相结合的方法，用于印尼语复合名词的自动识别。实验结果表明，该方法在复合名词识别的准确率和效率方面具有突出的优势，为印尼语的语义理解和机器翻译等领域的研究提供了有力的支持。
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