蒙古文网络文本识别与采集方法
tc大漠识字原理
tc大漠识字原理TC大漠识字原理TC大漠识字是一种基于深度学习的汉字识别系统，它通过神经网络的训练和图像处理技术，实现了对手写体汉字的自动识别。
其原理主要包括数据预处理、神经网络结构设计和优化算法三个方面。
数据预处理是TC大漠识字原理中的重要环节。
对于手写体汉字，其形状各异，笔画粗细不一，甚至存在一些模糊或残缺的情况。
因此，在进行汉字识别之前，需要对输入的图像进行预处理，以提高识别的准确性和鲁棒性。
常见的预处理方法包括图像灰度化、二值化、去噪、归一化等。
这些预处理步骤可以有效地降低噪声的干扰，使得后续的识别过程更加可靠。
神经网络结构设计是TC大漠识字原理的核心。
神经网络是一种模仿人脑神经元工作方式的数学模型，通过多层神经元的连接和权重调整，实现对输入数据的抽象和分类。
在TC大漠识字中，采用了卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）作为主要的识别模型。
CNN具有一定的局部感知能力，可以有效地提取图像的特征，识别出不同的笔画和结构。
同时，为了进一步提高识别的准确性，还可以使用循环神经网络（Recurrent Neural Network，RNN）来捕捉汉字的上下文信息，增强识别的语义理解能力。
优化算法是TC大漠识字原理中的关键环节。
神经网络的训练过程是通过不断调整神经元之间的连接权重，使得网络的输出与标签数据之间的差异最小化。
为了实现这一目标，一般采用梯度下降算法及其改进算法来进行网络的优化。
在TC大漠识字中，可以使用反向传播算法（Backpropagation）来计算网络中各个参数的梯度，并根据梯度的方向进行参数的更新。
此外，还可以采用一些正则化技术，如L1正则化、L2正则化等，来控制网络的复杂度，防止过拟合的问题。
TC大漠识字原理是一种基于深度学习的汉字识别系统，通过数据预处理、神经网络结构设计和优化算法三个方面的技术手段，实现了对手写体汉字的自动识别。
该原理具有较高的识别准确性和鲁棒性，可以应用于各种场景，如手写输入法、自动化办公等。
浅谈蒙古文单词自动识别系统的研究
浅谈蒙古文单词自动识别系统的研究作者：乌云塔娜来源：《赤峰学院学报·自然科学版》 2011年第11期乌云塔娜（赤峰学院数学与统计学院，内蒙古赤峰 024000）摘要：在信息技术席卷全球范围时，具有悠久文化历史的蒙古族人也不甘落后于时代的步伐，各种用途的蒙古文软件也像雨后春笋般涌现出来.本文中主要描述了对蒙古文单词自动识别系统（以下简称为蒙文单词识别系统）的介绍，设计过程及今后的发展展望.关键词：Access；Unicode；音素中图分类号：TP391.4 文献标识码：A 文章编号：1673-260X（2011）11-0052-02我国是一个统一的多民族国家.国家在《宪法》和《民族区域自治法》中规定，各民族都有使用和发展自己语言文字的自由，并积极帮助各少数民族用自己的语言文字发展教育.那么，对于使用人口有320多万的蒙古族而言，今后人们对蒙文信息处理方面的应用和需求将不断扩大.因此，借鉴和吸收其他民族的先进经验及技术，开发实用的蒙古文软件是我们今后的发展趋势.1 蒙文单词识别系统简介蒙文单词识别系统是以蒙古文单词词性为研究的系统.它使用了Borland C++ Builder集成开发环境，以Microsoft Access 2003为后台数据库，以内蒙古明安图互连网技术开发有限公司开发的Mongolian Unicode Editor为编辑器开发出来的.1.1 系统功能对于用户而言，蒙文单词识别系统具有对用户输入的一段蒙古文文字或一篇蒙古文文章自动识别每个单词词性的功能.而且，也为用户设计了系统帮助模块，主要是对用户的使用加以了说明.对于管理者而言，蒙文单词识别系统又分别设计了管理模块和添加模块.管理模块中包括词根管理、词尾管理、词典管理（主要是为了后续程序设计的方便，将蒙古文单词的词性用大写英文字母分别表示出来，为此而建立的Access库）、用户管理.添加模块中包括添加词根和添加词尾，主要功能是为词根库及词尾库添加或删除词根及词尾.1.2 系统工作界面蒙文单词识别系统由11个窗口组成，其中采用的工作界面是Windows模式的操作界面.用户只要在相应的命令上点击鼠标即可完成对应的操作.系统针对用户的主要工作界面如下图1所示.1.3 基本操作1.3.1蒙文单词词性的识别用户需要将在Unicode下编辑的蒙古文通过Windows的记事本转换成ASCII字符集的文本，再用蒙古文单词识别系统中的文件->打开命令即可完成蒙古文单词词性的自动识别工作，也可对处理后的文本进行保存、打印等操作.1.3.2 词根及词尾的添加这个操作主要是针对管理员而言的.首先从“系统基本操作”窗口中点击“添加”菜单，然后从弹出的子菜单中选择“添加词根”命令，输入您要添加的词根以及此词根对应的输入符，再从词性栏中选择当前的词根所能构成的词性，点击“确定添加”按钮，出现如图2所示确认窗口，点击“确定”，出现数据添加成功窗口，如图3.如果在图2中选择“取消”按钮，系统将不添加您此次输入的词根.添加词尾的操作基本与添加词根的操作相同.2 蒙文单词识别系统的设计过程2.1 字库统计字库统计是蒙文单词识别系统设计的重点，如果字库收集的全面、准确的话，将对后继系统的判断带来很大的帮助.但是蒙古文自发展以来已有800多年的历史，期间文字的演变就经历了好几代，即使是在现在，蒙古文也有好几种写法.那我们到底是以什么为标准呢？最后，由于时间及人力的限制，我们主要是依据《近代蒙语》整理了字库.蒙古文文字本身是拼音文字，字母上下连书，行款从左到右.其中词的结构可划分为词根、词干及词尾部分.单词中直接由词根组成的词叫基本词.由词根、词干及词尾组成的词叫合成词.基本词统计时较容易，我们只需将蒙古文文字的所有词根从相关的书籍上查找到录入到库中就可以了.但也并不是说一点问题都没有.例如：判断“”这个词时可以是名词也可以是形容词，这种词只能到语句的环境中才可以识别.那我们建库时到底把这个词列入到名词当中还是形容词当中呢？我们采取的方法是将此类文字的词性设成经常使用到的词性，尽量减少错误的发生.2.2 程序设计蒙文单词识别系统的程序设计思路是先将导入的文章截取出一行，之后以空格为依据划分出单词，再把单词从头至尾以2个字节为单位进行切分（蒙文音素在计算机中占2个字节），切分一次就到词根库里查询一遍，一旦从词根库里查询到就把单词的词根部分去掉将剩下的词尾部分到词尾库里判断，最后在单词后面以大写字母N、A、M、V、R、D、G、C、S、I（N/名词、A/形容词、M/数词、V/动词、R/代词、D/副词、G/后置词、C/连词、S/语气词、I/感叹词）输出词性.例程序流程图如图4所示：当然在系统的程序设计中还有一些不够完善的地方：1)由于系统在划分单词时是以空格为依据的，所以在字库中不可以有空格.这将导致一些词尾无法录入到词尾库中，造成词尾的遗漏.2)由于Borland C++ Builder中的RichEdit控件不是很好的兼容Unicode中编辑的文字，所以文章识别前需将在Unicode下编辑的蒙古文通过Windows的记事本转换成ASCII字符集的文本，再用蒙古文单词识别系统识别.这给用户的操作带来了一定程度的麻烦.3)由于蒙古文文字是竖写文字，而我们使用的Borland C++ Builder中的MCSprite组件不能很好的控制换行，所以本系统处理后的文字也是横排的.这给用户的观看带来了一定程度的麻烦.4)由于本系统设计时先从词根库里查找，找到匹配的之后，就截取出词尾到词尾库里查找，而这种设计方法对有些单词判断不了的.出现这种情况的单词大部分是人名.比如说“”.3 蒙文单词识别系统展望3.1 操作更加简单、直观在上述的2.2节中已经描述了本系统的程序还未完善的几个问题，其中包括文字的转换与编排问题，希望今后在本系统的完善工作中以上问题能够得到解决.3.2 字库更加庞大字库的建立是本系统的核心部分.希望今后能够建立起一个包含蒙古文全部词根及词尾的字库，为蒙古文文化的发展添砖加瓦.3.3 能够成为今后其它蒙文软件开发基础蒙文单词词性识别工作全面完善之后，可对今后蒙古文句子成分的判断带来帮助，也可由此判断句子的正误情况，是一项有研究价值的题目.参考文献：〔1〕余明兴，吴明哲.Borland C++ Builder实例精解[M].北京：清华大学出版社，2001.〔2〕哈斯额尔敦.近代蒙语[M].呼和浩特：内蒙古教育出版社，1996.。
《蒙古文命名实体识别研究》范文
《蒙古文命名实体识别研究》篇一一、引言随着信息技术的飞速发展，自然语言处理技术逐渐成为人工智能领域的重要研究方向。
在诸多自然语言处理任务中，命名实体识别（Named Entity Recognition，简称NER）因其重要的实际意义和应用价值而备受关注。
作为一项关键的自然语言处理技术，命名实体识别被广泛应用于社交媒体、新闻、科学研究等众多领域。
而针对蒙古文的命名实体识别研究，不仅有助于推动蒙古语言文化的数字化进程，也为跨语言、跨文化的自然语言处理研究提供了重要支持。
二、蒙古文命名实体识别的研究背景与意义蒙古文作为世界上重要的语言之一，其文化、历史和文学价值不容忽视。
然而，由于蒙古文的特殊性，如文字的形态变化、词汇的丰富性等，使得蒙古文的自然语言处理技术相对滞后。
命名实体识别作为自然语言处理中的一项基础任务，对于推动蒙古文信息抽取、知识图谱构建等应用具有重要意义。
因此，开展蒙古文命名实体识别的研究具有重要的理论价值和实际应用价值。
三、蒙古文命名实体识别的研究现状目前，针对蒙古文的命名实体识别研究已经取得了一定的成果。
研究者们通过引入深度学习、机器学习等技术手段，提高了命名实体识别的准确率和效率。
然而，仍存在一些问题亟待解决。
例如，针对复杂语境下的命名实体识别、多语言混合文本的命名实体识别等问题的研究尚不够深入。
此外，由于蒙古文语言的特殊性，如何有效地利用语言规则和上下文信息也是研究的重点和难点。
四、蒙古文命名实体识别的研究方法与技术手段针对蒙古文命名实体识别的研究，主要采用的方法包括基于规则的方法、基于统计的方法和基于深度学习的方法。
其中，基于规则的方法主要依靠人工定义的规则和词典进行命名实体的识别；基于统计的方法则利用大量的训练数据和统计模型进行命名实体的识别；而基于深度学习的方法则通过深度神经网络等技术手段进行命名实体的识别。
在技术手段方面，除了传统的机器学习和深度学习方法外，还可以结合自然语言处理中的词嵌入、句法分析等技术手段，提高命名实体识别的准确率和效率。
《基于CRF的蒙古文人名自动识别》范文
《基于CRF的蒙古文人名自动识别》篇一一、引言蒙古文文献中的人名识别是自然语言处理领域的一个重要任务。
随着信息技术的快速发展，自动识别蒙古文人名对于文献的数字化、信息提取和知识图谱构建具有重要意义。
传统的蒙古文人名识别方法往往依赖于规则或模板匹配，然而这些方法往往无法处理复杂的语言环境和多样化的命名习惯。
近年来，条件随机场（CRF）模型在序列标注任务中表现出色，因此本文提出基于CRF的蒙古文人名自动识别方法，旨在提高人名识别的准确性和可靠性。
二、CRF模型简介条件随机场（CRF）是一种统计学习方法，用于序列标注问题。
在自然语言处理中，CRF模型能够有效地处理具有依赖关系的序列数据。
其基本思想是在给定输入序列的条件下，预测输出序列的概率分布。
在蒙古文人名识别中，CRF模型可以根据上下文信息，预测人名的起始、中间和结束位置。
三、蒙古文人名特点及数据预处理蒙古文人名具有丰富的形态变化和语义信息，包括单名、双名、昵称、别名等。
此外，蒙古文书写系统中存在大量的同音字和近音字，增加了人名识别的难度。
因此，在进行人名识别之前，需要进行数据预处理工作，包括分词、去除标点符号、统一字形等。
此外，还需要构建一个包含人名及其上下文信息的标注语料库，为CRF模型提供训练和测试数据。
四、基于CRF的蒙古文人名自动识别方法本文提出的基于CRF的蒙古文人名自动识别方法主要包括以下步骤：1. 特征提取：从标注语料库中提取人名及其上下文信息作为特征。
这些特征包括人名前后词汇、词性、语法功能等。
2. 模型训练：利用CRF模型对提取的特征进行训练，学习人名识别的规律和模式。
在训练过程中，通过调整模型参数，优化人名识别的准确率和召回率。
3. 人名识别：将训练好的CRF模型应用于待识别文本中，预测人名的起始、中间和结束位置。
同时，结合上下文信息，提高人名识别的准确性和可靠性。
4. 结果评估：对识别结果进行评估，包括准确率、召回率和F1值等指标。
蒙古文网站搜集方法的研究
蒙古文网站搜集方法的研究作者：吴丽萍黄秋筱来源：《无线互联科技》2014年第01期摘要：随着科技的进步，互联网已深入群众，我国少数民族如蒙古族等也借助互联网弘扬本民族文化，致力于实现民族语言文字信息数字化处理。
蒙古文网站数量快速增多，能够快速、全面、准确的获取蒙古文网站信息，对蒙古文信息处理发挥重要作用。
为实现快速、全面、准确的获取蒙古文网站信息，利用元搜索引擎获取包含蒙古文高频语素的网页URL，根据网页文字编码范围判断其是否属于蒙古文网站，再利用各网站之间的链接获取更多的蒙古文网站。
关键词：蒙古文网站；元搜索；高频语素；广度优先法1 蒙古文网站现状Internet的飞速发展给整个社会带来了一场意义深远的信息革命，我国的互联网技术也飞速发展，并在政治、经济、文化中发挥重要作用。
但是由于我们国家地域辽阔，民族众多，大部分民族拥有自己的语言文字，在互联网技术迅速发展的大环境下，少数民族的语言文字信息数字化处理技术尚处于起步阶段。
近年来我国少数民族的网站数量在迅速增多，网络资源日益渐增，蒙古文网站也如雨后春笋迅速增多，但是目前到底有多少蒙古文网络资源，这些蒙古文网络资源为大家提供什么服务，哪些蒙古文网络资源是蒙古族群众关注的热点，这些人们都还一无所知。
欲回答这些问题，首要任务就是要知道有多少个蒙古文网站。
虽然现在已经有蒙古文网站大全，但这些大全的网站都是通过人为手动搜索出来的，由于工作量大、效率低，于是就不能够及时更新网站数量及信息，从而导致出现搜集的蒙古文网站数量不全，网站信息错误等问题。
人工搜集蒙古文网站的弊端百出，于是人们希望开发蒙古文搜索引擎。
2008年1月3日，内蒙古首个蒙古文互联网搜索引擎正式上线，这填补了蒙古文互联网一直没有搜索引擎的空白，但还存在许多缺陷，目前能搜集到的蒙古文网页数量少之又少。
获得的蒙古文网站数量太少，原始资源不利于搜索引擎的发展。
同时由于当前蒙古文编码不统一，对搜索引擎的技术要求变得更高，短期内无法做到像中英文搜索引擎那样包罗万象。
《多种蒙古文编码自动识别方法的研究》范文
《多种蒙古文编码自动识别方法的研究》篇一摘要：本文旨在探讨和研究多种蒙古文编码的自动识别方法。
通过对蒙古文编码的历史背景、当前使用情况和识别技术的现状进行深入研究，提出了一套自动识别多种蒙古文编码的方案。
本文首先概述了蒙古文编码的种类和特点，然后详细介绍了自动识别方法的理论依据、技术实现及实验结果，最后对未来研究方向进行了展望。
一、引言蒙古文作为蒙古族人民的母语，其文字编码的多样性和复杂性给信息处理带来了不小的挑战。
随着信息技术的快速发展，自动识别多种蒙古文编码成为一项迫切需求。
本文旨在通过研究，提出一种高效、准确的自动识别多种蒙古文编码的方法，为蒙古文信息处理提供技术支持。
二、蒙古文编码概述蒙古文编码主要分为传统编码和现代计算机编码两大类。
传统编码主要指手写蒙古文的识别编码，而现代计算机编码则是为了适应计算机处理而设计的编码方式。
这些编码方式各有特点，应用场景也各不相同。
三、自动识别方法理论依据自动识别多种蒙古文编码的方法主要依据机器学习和深度学习理论。
通过训练大量的蒙古文编码数据，使机器能够自动学习和识别不同的编码方式。
此外，自然语言处理技术、模式识别技术和人工智能技术也是该方法的重要支撑。
四、技术实现1. 数据准备：收集多种蒙古文编码的样本数据，包括传统手写编码和现代计算机编码。
2. 特征提取：通过机器学习和深度学习技术，从样本数据中提取出有用的特征信息。
3. 模型训练：利用提取的特征信息，训练出能够自动识别多种蒙古文编码的模型。
4. 模型评估：通过实验验证模型的准确性和可靠性，对模型进行优化和调整。
五、实验结果与分析通过实验验证，本文提出的自动识别多种蒙古文编码的方法具有较高的准确性和可靠性。
在处理传统手写编码和现代计算机编码时，该方法均能实现快速、准确的识别。
同时，该方法还具有较好的泛化能力，可以应用于不同的应用场景。
六、结论与展望本文提出了一种自动识别多种蒙古文编码的方法，通过机器学习和深度学习技术，实现了对不同编码方式的快速、准确识别。
《2024年蒙古文脱机手写识别研究》范文
《蒙古文脱机手写识别研究》篇一一、引言随着信息技术的快速发展，手写识别技术已成为一项重要的研究领域。
蒙古文脱机手写识别作为其中的一个分支，具有其独特的挑战性和应用价值。
本文旨在探讨蒙古文脱机手写识别的研究现状、方法及挑战，以期为相关研究提供参考。
二、蒙古文脱机手写识别的研究背景及意义蒙古文作为世界上较为独特的文字之一，其书写风格独特，字形复杂。
脱机手写识别技术能够在无网络环境下实现文字的输入与识别，对于提高蒙古族地区的信息化水平、促进民族文化的传承与发展具有重要意义。
同时，蒙古文脱机手写识别技术的研究也有助于推动人工智能、模式识别等领域的发展。
三、蒙古文脱机手写识别的研究现状目前，蒙古文脱机手写识别技术已取得了一定的研究成果。
然而，由于蒙古文字形的复杂性和多样性，以及书写风格的差异，使得识别率仍有待提高。
现有的研究主要集中在手写数据的采集、预处理、特征提取、分类器设计等方面。
其中，特征提取和分类器设计是提高识别率的关键。
四、蒙古文脱机手写识别的研究方法针对蒙古文脱机手写识别的特点，本文提出以下研究方法：1. 数据采集：通过收集大量的蒙古文手写样本，建立手写数据库。
在数据采集过程中，应充分考虑不同年龄、性别、地域等因素的影响，以保证数据的多样性和代表性。
2. 数据预处理：对采集的手写数据进行预处理，包括去噪、归一化、二值化等操作，以提高识别的准确性。
3. 特征提取：针对蒙古文字形的特点，采用合适的方法提取手写数据的特征。
如基于笔画、结构、形状等特征的提取方法。
4. 分类器设计：根据提取的特征，设计合适的分类器进行识别。
如基于神经网络、支持向量机、决策树等分类算法的应用。
5. 模型优化：通过对比实验，对模型进行优化，提高识别率。
同时，对模型进行泛化能力的评估，以适应不同书写风格和字形变化的情况。
五、面临的挑战与展望尽管蒙古文脱机手写识别技术取得了一定的研究成果，但仍面临诸多挑战。
首先，蒙古文字形的复杂性和多样性使得特征提取和分类器设计具有较大的难度。
《2024年蒙古文联机手写生成和识别技术研究》范文
《蒙古文联机手写生成和识别技术研究》篇一蒙古文联机手写生成与识别技术研究一、引言随着信息技术的飞速发展，手写识别技术已成为人工智能领域的研究热点之一。
蒙古文作为世界文化宝库中的一种重要文字，其联机手写生成与识别技术的研究具有重要的应用价值和学术意义。
本文旨在探讨蒙古文联机手写生成与识别技术的现状、发展及未来趋势，为相关研究提供参考。
二、蒙古文联机手写生成技术研究1. 技术概述蒙古文联机手写生成技术是指通过计算机技术模拟人类书写过程，实现蒙古文字符的实时生成。
该技术主要依赖于计算机视觉、人工智能和自然语言处理等技术，通过对手写动作的捕捉、分析和模拟，实现蒙古文字符的自动生成。
2. 技术发展随着深度学习技术的发展，蒙古文联机手写生成技术取得了显著进步。
通过构建大规模的手写数据集和深度神经网络模型，可以实现对蒙古文字符的精细刻画和生成。
此外，结合自然语言处理技术，还可以实现文本内容的自动生成和编辑。
3. 技术应用蒙古文联机手写生成技术具有广泛的应用前景。
它可以应用于智能教育、智能写作、智能办公等领域，提高文字输入和写作的效率和质量。
此外，还可以为文化传承和保护提供技术支持，推动蒙古文化的数字化和普及化。
三、蒙古文联机手写识别技术研究1. 技术概述蒙古文联机手写识别技术是指通过计算机技术对蒙古文字符进行实时识别和解析。
该技术主要依赖于计算机视觉和机器学习等技术，通过对手写图像的捕捉、特征提取和分类识别等过程，实现对蒙古文字符的准确识别。
2. 技术发展随着深度学习技术的发展，蒙古文联机手写识别技术的准确率和速度得到了显著提高。
通过构建复杂的神经网络模型和算法优化，可以实现对各种复杂情况下蒙古文字符的准确识别。
此外，结合自然语言处理技术，还可以实现文本内容的自动分析和理解。
3. 技术应用蒙古文联机手写识别技术具有广泛的应用场景。
它可以应用于智能输入、智能教育、智能医疗等领域，提高信息处理的效率和准确性。
此外，还可以为文化传承和保护提供技术支持，推动蒙古文化的传承和发展。
《大词汇量脱机手写蒙古文整词识别研究》范文
《大词汇量脱机手写蒙古文整词识别研究》篇一一、引言随着信息技术的发展，手写文字识别技术越来越受到关注。
其中，脱机手写蒙古文整词识别是近年来研究的热点。
该技术能够将手写的蒙古文字符转换成计算机可编辑的数字格式，从而提高了信息处理的效率和准确性。
本文旨在探讨大词汇量脱机手写蒙古文整词识别的相关研究，为相关领域的研究和应用提供参考。
二、研究背景蒙古文作为一种独特的文字系统，具有其独特的书写风格和特点。
脱机手写蒙古文整词识别技术是指在没有计算机辅助设备的情况下，通过手写输入蒙古文字符，然后由计算机进行识别和转换的技术。
随着移动互联网和智能设备的普及，脱机手写蒙古文整词识别技术越来越受到关注。
然而，由于蒙古文的书写风格和特点的复杂性，以及大词汇量的挑战，该技术的实现仍然存在一定的难度。
三、研究现状目前，针对脱机手写蒙古文整词识别的研究主要集中在特征提取、模型训练和词汇扩展等方面。
特征提取是识别技术的关键步骤之一，其目的是从手写输入中提取出有效的特征信息。
针对蒙古文的书写特点，研究者们提出了多种特征提取方法，如基于轮廓的特征提取、基于笔画顺序的特征提取等。
模型训练则是通过大量的训练数据来优化模型的参数，提高识别的准确率。
针对蒙古文的复杂性，研究者们采用了多种机器学习算法进行模型训练，如支持向量机、神经网络等。
词汇扩展则是为了解决大词汇量的问题，通过构建词汇表、使用语言模型等方法来提高识别的效率。
四、研究方法本研究采用基于深度学习的卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）进行特征提取和模型训练。
首先，我们收集了大量的脱机手写蒙古文字符样本，并进行预处理和标注。
然后，我们使用CNN和RNN进行特征提取和模型训练，通过调整模型的参数和结构来优化模型的性能。
此外，我们还采用了语言模型进行词汇扩展，以提高识别的准确率和效率。
五、实验结果我们通过实验验证了所提出的方法的有效性。
实验结果表明，所提出的基于深度学习的模型在特征提取和模型训练方面具有较好的性能，能够有效地识别手写的蒙古文字符。
《自动识别木刻版蒙古文文献研究》范文
《自动识别木刻版蒙古文文献研究》篇一一、引言随着科技的不断进步，计算机视觉与自然语言处理技术在古籍文献的研究中发挥了越来越重要的作用。
自动识别木刻版蒙古文文献是文献保护和研究的重要领域，这有助于研究者从历史文化的宝库中提取有价值的信息，保护珍贵的文献资源，避免人为失误的解读带来的影响。
本文以蒙古文文献为例，介绍并研究木刻版蒙古文文献的自动识别技术，探讨其在学术研究中的应用及意义。
二、木刻版蒙古文文献及其价值木刻版蒙古文文献是指用蒙古文木刻版印刷的古籍文献，具有极高的历史、文化和学术价值。
这些文献记录了蒙古族的历史、文化、宗教、社会等各个方面的信息，是研究蒙古族文化的重要资料。
然而，由于木刻版文献的保存环境复杂，很多文献已经遭受了严重的损坏和腐蚀，这给研究者带来了极大的困难。
因此，对木刻版蒙古文文献进行自动识别研究具有重要的现实意义和学术价值。
三、自动识别技术及其应用（一）技术概述自动识别技术是一种利用计算机视觉和自然语言处理技术对图像和文字进行自动识别和处理的技术。
在木刻版蒙古文文献的自动识别中，主要涉及到图像处理、文字识别、语言处理等多个方面的技术。
（二）应用分析在木刻版蒙古文文献的自动识别中，首先需要对图像进行预处理，包括去噪、二值化等操作，以便于后续的文字识别。
然后，利用文字识别技术对图像中的文字进行提取和识别。
最后，利用自然语言处理技术对识别的文字进行处理和分析，提取出有价值的信息。
四、实验与分析（一）实验方法与数据集本实验采用了大量的木刻版蒙古文文献图像作为数据集，对自动识别技术进行了深入研究。
实验中使用了图像处理和文字识别的算法，并结合自然语言处理技术对识别的文字进行处理和分析。
（二）实验结果与分析通过实验发现，自动识别技术在木刻版蒙古文文献的识别中具有较高的准确性和效率。
在图像预处理阶段，通过去噪和二值化等操作可以有效地提高文字识别的准确率。
在文字识别阶段，利用先进的文字识别算法可以有效地提取出图像中的文字信息。
《自动识别木刻版蒙古文文献研究》范文
《自动识别木刻版蒙古文文献研究》篇一一、引言随着科技的不断进步，计算机视觉与自然语言处理技术在古籍文献的研究中发挥了越来越重要的作用。
自动识别木刻版蒙古文文献的研究，不仅能够保护和传承文化遗产，还可以提高文献的利用效率，推动蒙古文化的深入研究和国际交流。
本文旨在探讨自动识别木刻版蒙古文文献的方法和技术，以期为相关研究提供参考。
二、木刻版蒙古文文献的特点木刻版蒙古文文献是蒙古文化的重要组成部分，具有悠久的历史和独特的文化价值。
其特点主要表现在以下几个方面：1. 文字特征：木刻版蒙古文文献采用古老的蒙古文字符集，字体工整、清晰可辨。
2. 版式特点：木刻版书籍多采用传统的排版方式，版面整齐，结构严谨。
3. 图像特点：文献中往往伴有精美的插图、图谱等，具有丰富的视觉信息。
三、自动识别木刻版蒙古文文献的方法针对木刻版蒙古文文献的特点，本文提出以下自动识别方法：1. 文字识别技术：利用光学字符识别（OCR）技术对文献中的文字进行识别，将图像中的文字转换为可编辑的文本格式。
2. 图像处理技术：通过图像处理技术对文献中的图像进行增强、去噪等处理，提高图像的清晰度和可读性。
3. 深度学习技术：利用深度学习技术对文献进行自动分类、内容提取等操作，实现对文献的全面分析。
四、具体实现步骤1. 数据预处理：对木刻版蒙古文文献进行扫描、去噪、二值化等处理，为后续的文字识别和图像处理提供高质量的图像数据。
2. 文字识别：利用OCR技术对预处理后的图像进行文字识别，将图像中的文字转换为可编辑的文本格式。
同时，结合深度学习技术对识别结果进行优化和纠错。
3. 图像处理与内容分析：对文献中的图像进行增强、去噪等处理，提高图像的清晰度和可读性。
同时，利用深度学习技术对文献进行自动分类、内容提取等操作，实现对文献的全面分析。
4. 结果展示与交互：将识别的文本和处理的图像进行可视化展示，同时提供交互式操作，方便用户对文献进行浏览和查询。
五、实验结果与分析本文通过实验验证了所提方法的可行性和有效性。
面向ocr识别文档的蒙古文信息检索技术研究
内蒙古大学硕士学位论文
构词关系，利用平行语料库对蒙古文单词中的字符在不同情况下的识别情况统计分析，找到字符级的三元易错关系，并使用这些混淆字符串对查询词进行扩展，提高检索系统的查全率和查准率。
４．４．１平行语料库的建设
为了提高检索系统的性能，本文使用混淆字符串进行查询扩展。
在这种方法中，用基于平行语料库的方法来找到ＯＣＲ识别错误的混淆字符串。
平行语料库就是指蒙古文献图形的原始正确电子文档和经过ＯＣＲ识别包含错误的电子文档，他们之间存在一一对应的关系。
本文共收集了约包含５００００词、２０００００字符数的正确电子文档，然后将这些文档打印得到纸质文献资料，然后进行ＯＣＲ扫描识别，得到了符合实验需求的平行语料库。
下面两个图是平行语料库中的正确蒙古文档和与其对应的ＯＣＲ后的蒙古文档：
图４．１平行语料库．正确文档
Ｆｉｇｌ】∞４．１Ｐ砌ｌｄＣｏ畔ｓ—ｍＣ０袱斌ｄｏｃｌｌｍｅｎｔ
茔，妻垂差舅霉审≈
萎一可彳姿
丑趸争卅走曾乏
至哮寻蚤乙摹
矛乏爻乏季乏委
珠楚重萤殳葛
妻遗寻葛砖蚤
萤￡龛乙膏玉Ｌ
ａＬ葛文己
曼复墨。
耋耄霉拿耷盘习量蚤乱季于飞。
霉平乃全孑豆芟％妻葛盈乏要乱茎＿葛Ｌ。
《基于深度学习和知识策略的蒙古文古籍识别研究》范文
《基于深度学习和知识策略的蒙古文古籍识别研究》篇一一、引言蒙古文古籍作为中华文化宝库的重要组成部分，蕴含着丰富的历史信息和文化价值。
然而，由于时间久远、字迹模糊、保存环境恶劣等因素的影响，蒙古文古籍的辨识与保护面临巨大的挑战。
近年来，随着深度学习技术的快速发展，其在文字识别领域的应用取得了显著成效。
本文旨在探讨基于深度学习和知识策略的蒙古文古籍识别研究，以期为蒙古文古籍的数字化保护与传承提供新的思路和方法。
二、研究背景及意义蒙古文古籍的识别与保护对于传承民族文化、弘扬中华文明具有重要意义。
传统的蒙古文古籍识别方法主要依赖于人工辨识，耗时耗力且易受人为因素影响。
随着深度学习技术的发展，利用计算机自动识别蒙古文古籍成为可能。
深度学习模型能够从海量数据中自动提取特征，有效提高识别准确率。
同时，结合知识策略，可以进一步提高模型的泛化能力和鲁棒性，为蒙古文古籍的数字化保护与传承提供有力支持。
三、研究方法与技术路线本研究采用深度学习与知识策略相结合的方法，对蒙古文古籍进行识别。
技术路线主要包括数据预处理、模型构建、训练与优化、测试与评估等步骤。
1. 数据预处理：对蒙古文古籍图像进行去噪、二值化、归一化等处理，以便于后续的识别工作。
2. 模型构建：采用卷积神经网络（CNN）等深度学习模型，构建蒙古文古籍识别模型。
3. 训练与优化：利用大量标注的蒙古文古籍数据对模型进行训练，通过调整模型参数和结构，优化模型性能。
4. 测试与评估：对训练好的模型进行测试，评估其在不同场景下的识别准确率和鲁棒性。
四、深度学习模型的应用本研究采用的深度学习模型主要包括卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）。
CNN能够从图像中自动提取特征，适用于蒙古文古籍的图像识别；RNN则能够处理序列数据，对于蒙古文字符的时序依赖性有较好的建模能力。
通过将CNN和RNN 相结合，可以进一步提高蒙古文古籍识别的准确率。
五、知识策略的引入知识策略的引入主要包括两个方面：一是利用先验知识对模型进行约束和优化；二是将人类知识以规则或模板的形式嵌入到模型中，提高模型的泛化能力和鲁棒性。
《2024年蒙古文命名实体识别研究》范文
《蒙古文命名实体识别研究》篇一一、引言随着信息技术的快速发展，自然语言处理技术已成为人工智能领域的重要研究方向之一。
在自然语言处理领域，命名实体识别是研究的一项关键任务。
该技术对于理解人类语言，分析大规模语料库以及支持智能化决策等具有重要的实用价值。
而针对蒙古文的命名实体识别，其研究的必要性和紧迫性显得尤为重要。
因此，本文针对蒙古文命名实体识别的研究展开讨论，探讨相关理论及实现方法。
二、蒙古文命名实体识别的意义与价值蒙古文是我国多民族文化中的一种重要语言文字。
针对蒙古文的命名实体识别对于民族语言文字的处理具有重要的现实意义。
它有助于蒙古文化的研究和传播，提高蒙古文信息处理的自动化水平，促进蒙古文信息资源的有效利用。
此外，命名实体识别技术还可广泛应用于蒙古文搜索引擎、智能问答系统、机器翻译等领域，为蒙古族地区的信息化建设提供有力支持。
三、蒙古文命名实体识别的相关理论及方法在蒙古文命名实体识别的研究中，主要涉及自然语言处理的相关理论及技术。
其中，基于规则的方法、统计方法以及深度学习方法等是常见的识别方法。
（一）基于规则的方法该方法主要通过制定一定的规则来识别命名实体。
在蒙古文命名实体识别中，可依据词汇特征、语法特征等制定相应的规则。
这种方法对于特定的领域或特定的语言具有一定的准确性和有效性。
（二）统计方法统计方法主要利用语料库中的统计信息来识别命名实体。
例如，隐马尔可夫模型（HMM）、条件随机场（CRF）等模型在命名实体识别中得到了广泛应用。
该方法具有较强的泛化能力，适用于大规模语料库的命名实体识别。
（三）深度学习方法深度学习在自然语言处理领域取得了显著的成果。
在蒙古文命名实体识别中，可以利用神经网络、循环神经网络（RNN）、长短期记忆网络（LSTM）以及Transformer等模型进行命名实体的识别与分类。
深度学习方法在处理复杂的语言结构时具有较好的性能和泛化能力。
四、蒙古文命名实体识别的研究现状与挑战目前，针对蒙古文的命名实体识别已取得了一定的研究成果。
《2024年蒙古文命名实体识别研究》范文
《蒙古文命名实体识别研究》篇一一、引言随着信息技术的快速发展，自然语言处理技术逐渐成为人工智能领域的重要研究方向。
其中，命名实体识别（Named Entity Recognition，NER）是自然语言处理中的一项关键技术。
在蒙古文中，命名实体识别对于处理蒙古语文本信息、提高蒙古语自然语言处理水平具有重要意义。
本文旨在探讨蒙古文命名实体识别的研究现状、方法及挑战，以期为相关研究提供参考。
二、蒙古文命名实体识别的研究现状蒙古文命名实体识别是针对蒙古语文本中的人名、地名、机构名等命名实体进行识别和标注的技术。
目前，蒙古文命名实体识别的研究已经取得了一定的成果。
国内外学者在蒙古文语料库建设、分词技术、特征提取等方面进行了大量研究，为蒙古文命名实体识别提供了有力支持。
然而，由于蒙古文语言的特殊性，命名实体识别的准确率和效率仍有待提高。
三、蒙古文命名实体识别的研究方法1. 基于规则的方法基于规则的方法是蒙古文命名实体识别的一种常用方法。
该方法通过制定一系列规则，对蒙古文文本进行分词和命名实体识别。
规则的制定需要结合语言学知识和领域知识，因此需要专业人员进行制定和维护。
该方法在特定领域和语料库上具有较好的识别效果，但泛化能力较弱。
2. 基于统计的方法基于统计的方法是另一种常用的蒙古文命名实体识别方法。
该方法利用统计学方法对语料库进行训练，提取命名实体的特征，然后进行分类和识别。
常用的统计方法包括隐马尔可夫模型（HMM）、条件随机场（CRF）等。
该方法具有较好的泛化能力，但需要大量的语料库进行训练。
3. 深度学习方法深度学习方法是近年来新兴的蒙古文命名实体识别方法。
该方法通过构建深度神经网络模型，自动提取命名实体的特征，并进行分类和识别。
常用的深度学习模型包括循环神经网络（RNN）、长短期记忆网络（LSTM）和卷积神经网络（CNN）等。
深度学习方法在蒙古文命名实体识别中具有较高的准确率和泛化能力。
四、蒙古文命名实体识别的挑战与展望1. 语料库的匮乏目前，蒙古文的语料库相对较少，尤其是标注好的语料库更为匮乏。
《印刷体蒙古文文档中多文种识别技术的研究与实现》范文
《印刷体蒙古文文档中多文种识别技术的研究与实现》篇一一、引言随着信息技术的迅猛发展，印刷体蒙古文文档的数字化处理已成为当前研究的热点。
在处理过程中，多文种识别技术起着至关重要的作用。
本文旨在研究并实现印刷体蒙古文文档中的多文种识别技术，为蒙古文文档的数字化处理提供技术支持。
二、多文种识别的背景与意义在印刷体蒙古文文档中，往往包含着多种语言文字，如蒙古文、中文、英文等。
传统的单文种识别技术已经无法满足实际需求，因此多文种识别技术的研发具有重要意义。
多文种识别技术可以提高信息处理的准确性和效率，有助于实现蒙古文文档的智能化、自动化处理。
此外，多文种识别技术还对文化传承、跨文化交流等领域具有重要意义。
三、印刷体蒙古文文档多文种识别技术的研究（一）相关技术研究多文种识别技术涉及到多个领域，如自然语言处理、机器学习、光学字符识别等。
针对印刷体蒙古文文档的特点，我们首先需要研究蒙古文的字符集、书写规则以及常见的排版方式等基础信息。
然后，采用光学字符识别（OCR）技术对印刷体文档进行图像预处理和字符切割。
接着，运用机器学习算法对切割后的字符进行分类和识别。
最后，通过自然语言处理技术对识别结果进行后处理，提高识别的准确性和流畅性。
（二）算法设计与实现在算法设计方面，我们采用了深度学习算法，如卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）等。
首先，通过CNN对图像进行特征提取和降维处理。
然后，将提取的特征输入到RNN 中，实现字符序列的识别。
在实现过程中，我们采用了端到端的训练方式，提高了模型的训练效率和识别准确率。
此外，我们还采用了数据增强技术，通过扩充训练数据集来提高模型的泛化能力。
四、实验与分析（一）实验数据与平台为了验证我们的算法性能，我们收集了大量印刷体蒙古文文档作为实验数据集。
同时，我们搭建了一个基于深度学习的实验平台，用于训练和测试我们的算法模型。
（二）实验结果与分析在实验过程中，我们分别对不同的算法模型进行了训练和测试。
《2024年自动识别木刻版蒙古文文献研究》范文
《自动识别木刻版蒙古文文献研究》篇一一、引言蒙古文文献作为记录蒙古文化的重要载体，承载着丰富的历史信息和深厚的文化底蕴。
随着科技的进步，特别是人工智能技术的不断发展，对木刻版蒙古文文献的自动识别研究成为了研究领域的新热点。
本文旨在通过自动识别技术对木刻版蒙古文文献进行研究，以提高文献的识别效率和准确性，为蒙古文化的传承和发展提供技术支持。
二、木刻版蒙古文文献概述木刻版蒙古文文献是指通过木刻版印刷技术制成的蒙古文书籍和文献。
这些文献具有悠久的历史和独特的文化价值，是研究蒙古文化、历史和语言的重要资料。
然而，由于木刻版印刷技术的特殊性和历史原因，这些文献的保存状况普遍较差，同时人工识别这些文献需要大量的时间和精力，给研究工作带来了极大的不便。
三、自动识别技术的应用为了解决这一问题，我们引入了自动识别技术。
自动识别技术是指利用计算机视觉、机器学习等技术手段，对图像、文字等信息进行自动识别和处理的技术。
在木刻版蒙古文文献的识别中，我们可以利用自动识别技术对文献进行图像处理、文字识别和语义分析等操作，提高文献的识别效率和准确性。
四、自动识别木刻版蒙古文文献的方法1. 图像处理技术：通过对木刻版蒙古文文献的图像进行预处理，如去噪、二值化、分割等操作，使得文献的图像更加清晰、易于识别。
2. 文字识别技术：利用机器学习算法和深度学习模型对预处理后的图像进行文字识别，将图像中的文字转换为可编辑的文本信息。
3. 语义分析技术：通过对识别出的文本信息进行语义分析，提取出文献中的关键信息和价值，为后续的研究工作提供支持。
五、研究实例与结果分析以某博物馆收藏的木刻版蒙古文文献为例，我们利用自动识别技术对其进行了研究。
首先，我们通过图像处理技术对文献的图像进行了预处理，使得图像更加清晰、易于识别。
然后，我们利用文字识别技术对图像中的文字进行了识别，并将识别的结果与原始文献进行了比对，发现识别的准确率达到了90%。
蒙文扫一扫识别翻译
蒙文扫一扫识别翻译
蒙文扫一扫识别翻译，是指通过扫描蒙古文文字，将其转换成汉语或其他语言的翻译工具。
这种工具的出现，极大地方便了那些不懂蒙古文的人们，尤其是在蒙古国以及内蒙古等地区的游客、商人和研究人员。
蒙古文是蒙古族的母语，也是蒙古国的官方语言之一。
而在中国内蒙古自治区，蒙古文也是一种重要的少数民族语言。
因此，对于那些不懂蒙古文的人们来说，理解和使用蒙古文是一项具有挑战性的任务。
而蒙文扫一扫识别翻译的出现，所带来的便利是不可估量的。
目前，市面上的蒙文扫一扫识别翻译工具有多种，例如蒙古语翻译宝APP、蒙古文在线翻译网站等。
这些工具可以通过手机APP或电脑网站的方式，将蒙古文转换成汉语或其他语言的文字和语音翻译，并对不同领域的专业术语进行识别和翻译，而且翻译质量还比较准确。
这为那些需要与蒙古族进行交流的人们，提供了非常方便和快捷的方式。
总的来说，蒙文扫一扫识别翻译是现代科技的一大成果，它为促进不同语言和文化间的交流和理解，提供了有力的工具和支持。
其应用范围也将越来越广泛，成为不同国家和地区之间聚合和沟通的桥梁。
- 1 -。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
内蒙 古 师 范 大 学 学报 （ 哲学社会科学版）
Ｊ ｏ ｕ ｒ ｎ ａ ｌ ｏ ｆ Ｉ ｎ ｎ ｅ ｒ Ｍｏ ｎ ｇ ｏ ｌ ｉ ａ Ｎｏ ｒ ｍａ ｌ Ｕｎ ｉ ｖ ｅ ｒ ｓ ｉ ｔ ｙ（ Ｐ ｈ ｉ ｌ ｏ ｓ ｏ ｐ ｈ ｙ＆ Ｓ ｏ ｃ ｉ ａ ｌ Ｓ ｃ ｉ ｅ ｎ ｃ ｅ ）
Ｊ ｕ ｌ ｙ ．２ ０ １ ６
Ｖｏ １ ． ４５ Ｎｏ ． ４
第４ ５卷 第 ４ 期
蒙古文 网络文本识别与采集方法
张 玉亮 ，哈 斯
（ 内 蒙古 师 范 大学 计 算 机 与 信 息 工 程 学 院 ，内 蒙 古 呼 和 浩 特 ０ １ ０ ０ ２ ２ ）
［ 摘 要 ］ 笔 者 主要 研 究 实现 了蒙 古 文 网 页 的 内容 识 别 ， 以 及 使 用 网 络爬 虫爬 取 网 页， 并 自动 提 取 网 页 中的
要， 针 对英 文 的互联 网信息应 用发 展较早 ， 中文也 在 不断 发展 。经过 多年 的努力 ，中文 信息 处 理 已经 达 到 了的 国际先进 水平 。但 由于 中 国少数 民族 语言 的 研究 起步 晚 ， 研 究人 员 不 足 ， 一 直发 展 得 不 好 ， 尤 其
在 网络 资 源 的收集 与使 用 ， 国 外一 直研 究 的 较
蒙 古 文文 本 ， 在 此基 础 上将 对 网络 文 本 做 词 频 统 计 研 究 。利 用 ＨＴＭＩ 标记、 栏 目归 属 、 标点 符号 等 自然 标 注信 息 对这 些文 本 进 行 抽 取 ， 可 以 构建 篇 章 语 料 和 文 本 分 类 语 料 ， 可 以抽 取 互联 网词 库 ， 进 行 词 频 统 计 和 训 练语 言模 型 ，
［ 基 金 项 目］ 国 家 自然 科 学 基 金 项 目“ 蒙 古语 词 汇 语 义 网研 究（ ６ １ ３ ６ ３ ０ ５ ３ ） ” 、 内蒙 古 自治 区 ２ ０ １ ４年度 蒙 古语 言 文 字 信 息 化 专 项 扶 持 项 目“ 蒙 古 文 ＭＯＯＣ教 学平 台研 发 及 基 础 资 源 建 设 （ 批 准号 ： ＭＷ一 ２ ０ １ ４ 一 ＭＧ Ｙ ＷＸ ＸＨ 一 ０ １ ） ” 及 内蒙 古 师 范 大 学 计 算 机 与 信 息 工 程 学 院 科技 创 新 团 队 的研 究 成 果 。
理 已经 成为一 个 十分重要 的问题 。传统 的蒙古 文语 料 的 收集都是 现有 的文 献 ， 或 者原 来 的纸 质 书籍 的 电子化 。那么 我们是 否 可 以收 集现有 的蒙古文 网络
、
蒙 古 文 网 页识 别
（ 一） 蒙 古文 编码 蒙古 文 是字 母 文字 ， 并且 书 写 时字母 之 间 没有
随着 网络技 术 的发 展 ， 互 联 网 信 息变 得 爆 炸 式
过程 中也会 出现很多 无法 正确识 别 和爬 取 。本文 将 尝试爬 取人 民网蒙文 版 的文 本 ， 将解决 蒙古 文识别 、 文本 提取 、 统计 和互 联 网词 库构 建 。
增长 。如何 有效 的获 取互联 网 中信息变 得越来 越 重
这 些 语 料 可 用 于命 名 实体 识 别 、 信 息检 索 、 统 计机 器翻 译 爬 虫 ；语料 ；信 息 抽 取 ［ 中 图分 类号 ］ ： Ｈ ２ １ ２ 、 ＴＰ ３ ９ １ ［ 文献标识码］ ：Ａ ［ 文章编号］ ：１ ０ ０ １ — ７ ６ ２ ３ （ ２ ０ １ ６ ） ０ ４ — ０ ０ ８ １ — ０ ５
一
民族 语言在 网络 上 已经 大 量 出 现 ， 这些 有 别 于传 统 的资 源 ， 具 有大量 的研 究和 网络舆 情监控 价值 。 在传 统 的蒙 古语 语 料 库 中 ， 已经 存 在 的有八 思 巴字 蒙古文 献语 料库 、 契丹 小 字语 料 库 和 口语 材 料 语 料库 是在 方正排 版 系统上 建立 的 ， 而 现代 蒙 古语 语料库、 《 元 朝秘史 》 语 料库 、 回鹘体 蒙古 文语料 库 和 《 １ ７世纪满 蒙 关 系书 信 》 语 料 库 等 都 是 以 文本 文 件 的格式 建立 的 ｊ ５ 。 。本 文 也 将 使 用 的 文本 形 式 存储 获 取 的蒙古语 文本 。传统 的 资源 已经无法 满 足 人 们 的要求 ， 如何 能对 网络 信 息 资源 进 行 加 工 和处
是 中国少数 民族 语 言 的使 用 都 在边 远 地 区 ， 也 对 研
究造 成 了不便 。随 着互 联 网技术 的快 速 发 展 ， 少 数
网。但是少 数 民族语 言在 维 基 百 科条 目过 少 ， 无法
直接 使用 。所 以 只能 收集 网络 上 已 经存 在 的 文本 ， 然后 构建 网络语 料库 。
显 现形 式 ， 由于蒙 古文存 在 以上种 种复 杂字母 ， 蒙古
文 国际标准 编码组 织将 蒙古 文编码 分 为“ 名义 字符” 和“ 变形 显 现字符 ” 两个 部分 ， 而 只对其 中的“ 名 义字
资 源 呢？蒙古 文 因为 编 码 的 问题 ， 在 文 本 的爬 取 的
［ 收 稿 日期］ ２ ０ １ ６ — ０ ６ — １ １
早， 也形成 完 整 的 收集 使 用 网 络 资 源 的系 统 ， 例 如
Ｒ ｏ ｂ ｅ ｒ ｔ ｏ Ｎａ ｖ ｉ ｇ ｌ ｉ ， Ｓ ｉ ｍｏ ｎ ｅ Ｐ ａ ｏ ｌ ｏ Ｐ ｏ ｎ ｚ ｅ ｔ ｔ ｏ使 用 维 基
百科 的知 识 构 建 的 Ｂ ａ ｂ ｅ ｌ Ｎｅ ｔ ［ ２ Ｉ ２ ＂ 。 多语 言 的语 义
间隔 ， 书写 方式 从 上而 下 连 写 。蒙 古 文大 部 分 字母
根 据其 在词 中的位 置 （ 词首、 词中、 词尾 、 独立） 不 同
有 不 同 的变 体形 式 ］ 。此 外 在 蒙 古 文 中有 很 多 “ 形
同音不 同” 字母 ， 蒙 古 文 还 有 很 多 形 同音 不 同 的形 式 。譬 如蒙 古文 四个 圆唇音 字母 有 同样 的词 中变形