【摘 要】
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维吾尔语是一种典型的低资源黏着语，在形态方面存在组合性和歧义性等技术处理难点。针对维吾尔语未登录词和低频率语素的识别困难等问题，提出融合字符串特征的形态切分方法。先利用多尺度卷积神经网络提取字符串特征，再利用双向长短期记忆模型对字符和字符串进行上下文编码，最后使用CRF推断。实验结果表明，上述模型优于现有的维吾尔语形态切分模型，充分利用多尺度字符串特征有利于提高F-Score等方面性能。
【基金项目】
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国家自然科学基金项目（61866035,61966033）； 国家重点研发专项课题（2018YFC0825504）；
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维吾尔语是一种典型的低资源黏着语，在形态方面存在组合性和歧义性等技术处理难点。针对维吾尔语未登录词和低频率语素的识别困难等问题，提出融合字符串特征的形态切分方法。先利用多尺度卷积神经网络提取字符串特征，再利用双向长短期记忆模型对字符和字符串进行上下文编码，最后使用CRF推断。实验结果表明，上述模型优于现有的维吾尔语形态切分模型，充分利用多尺度字符串特征有利于提高F-Score等方面性能。
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