藏文文法理论及其虚词体系研究
藏文不自由虚词的自动识别研究
２ ） “ ” 栩 ５ ” 是拉格助词
，
在虚词识别过程 中出现 以下规则 可
跳过。
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藏 文 不 自 由虚 词 的 自动 识 别 研 究
卓玛吉 安见 才让
摘 要 ：本 文将通过传统藏文文法的语法规则 ，主要研 究藏文文本 中大量藏文不 自由虚 词的识别算 法，同时建立 了藏文 不 自由虚词 的 消岐规 则库 。使计算机快速地识别并消除藏文句子 中不 自由虚词的歧 义问题 。提 高藏 文 自动分词的准确 率。使 句子的 生产 、句法分析 、八 格 识 别 和机 器 翻译 等研 究 的基 础 更 扎 实 。 关 键 词 ： 藏 文 不 自由虚 词 ； 自动 识 别 ；歧 艾 ；规 则 库
钢
等 四个虚词 外 ，其余 的 ５ ８ 个
不 自由虚词在分词过程中都以单字词的形式 出现。 建立藏文虚词库 Ｘ Ｃ ；在 Ｘ Ｃ 库 中分别建立 ｂ ｚ ｙ ｘ ｃ 和ｂ ｚ ｙ ｘ ｃ ２ 两 个表。在
表ｂ ｚ ｙ ｘ ｃ 是不 自由虚词 中 “ 单 字词 ”类 虚词表 （ 如：
虚词表。
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１ ）本课题 的研究根据传 统藏文文 法 ，结合最 大匹配 藏文分 词法 和 藏文树型分词法 ，在藏文 自动 分词过程 中与 自动 分词 同时 进行虚 词识
《2024年蒙古族藏文文论体系研究》范文
《蒙古族藏文文论体系研究》篇一一、引言蒙古族作为中华民族的优秀代表，拥有着自己独特的历史和文化。
其中，藏文文论作为蒙古族文化的重要组成部分，承载着深厚的文化内涵和思想价值。
然而，当前对于蒙古族藏文文论体系的研究尚处于初级阶段，为了更好地挖掘和传承这一宝贵的文化遗产，本文旨在深入探讨蒙古族藏文文论体系的形成、发展及其特点，以期为蒙古族文化研究提供新的思路和方法。
二、蒙古族藏文文论的形成蒙古族藏文文论的形成可以追溯到古代蒙古族社会的文化发展。
在漫长的历史进程中，蒙古族人民在生产生活中积累了丰富的经验，形成了独特的审美观念和文学艺术形式。
藏文作为蒙古族文化的重要载体，为文论的发展提供了丰富的素材和理论基础。
在形成过程中，蒙古族藏文文论受到了佛教、道教等宗教文化的影响，同时也吸收了汉族等其他民族的文化精华。
这些多元文化的交融，使得蒙古族藏文文论具有了更加丰富的内涵和更加独特的风格。
三、蒙古族藏文文论的发展随着蒙古族社会的不断发展，藏文文论也在不断发展和完善。
在文学创作中，蒙古族人民运用藏文这一独特的文字符号系统，将自然景观、历史事件、人物形象等生动地表现出来。
同时，他们还注重对文学作品的艺术性和思想性的追求，形成了独具特色的文学风格。
在发展过程中，蒙古族藏文文论逐渐形成了以“诗歌”为核心的理论体系。
诗歌作为一种重要的文学形式，在蒙古族文化中具有举足轻重的地位。
此外，还有散文、戏剧等其他文学形式，共同构成了蒙古族藏文文论的丰富内涵。
四、蒙古族藏文文论的特点蒙古族藏文文论具有鲜明的民族特色和地域特色。
首先，在语言方面，藏文作为一种独特的文字符号系统，为蒙古族文学的创作提供了丰富的表达方式。
其次，在内容方面，蒙古族藏文文论注重对自然景观、历史事件、人物形象等生动地描绘和表现。
此外，在艺术风格上，蒙古族藏文文论具有独特的审美追求和创作理念，形成了独具魅力的文学风格。
五、结论通过对蒙古族藏文文论体系的研究，我们可以看到其深厚的文化内涵和独特的艺术魅力。
关于藏文的研究报告
关于藏文的研究报告藏文是藏族人民使用的一种文字，属于藏缅语系的一种文字系统。
在研究藏文时，可以从以下几个方面进行探讨。
首先，可以对藏文的起源和历史进行研究。
藏文起源于公元7至9世纪，是在印度的梵文和斯坦语基础上发展起来的一种文字。
在历史上，藏文曾经是藏区地方政府和寺庙文书的主要文字，它的使用范围相对较窄。
其次，可以研究藏文的音韵特点。
藏文有30个辅音和6个元音，辅音之间可以组合成约300个辅音复合字母。
在研究藏文的音韵特点时，可以从发音规律、语音变化等方面进行探讨，了解藏文的音韵系统。
此外，可以研究藏文的语法特点。
藏文的语法结构相对简单，以语序为主导，同时有丰富的词缀和合成制度。
在研究藏文的语法特点时，可以从名词、动词、形容词等方面进行探讨，了解藏文的词法和句法结构。
另外，可以研究藏文的书写系统和排版技术。
藏文的书写系统是从左到右的横排，使用楷书体的字形，每个字母之间有一定的间隔。
在研究藏文的书写系统和排版技术时，可以从字母形状、字母排列、字母组合等方面进行探讨，了解藏文的书写规则和排版技巧。
最后，可以研究藏文在当代社会的使用和保护。
随着社会的进步和发展，藏文的使用受到了一些挑战，如数字化时代的影响、人口流动等。
因此，对于藏文的保护和发展也成为重要的课题。
在研究藏文在当代社会的使用和保护时，可以从教育、媒体、政策等方面进行探讨，探索有效的保护和发展措施。
综上所述，对藏文的研究可以从起源和历史、音韵特点、语法特点、书写系统和排版技术、当代使用和保护等方面进行深入探讨，以加深对藏文的认识和理解，为藏文的保护和发展提供参考和支持。
基于虚词切分的藏文分词系统的设计与实现
摘要 ： 藏文分词是藏文 自然语言处理的基础 。根据藏文虚词在藏文文本 中的特殊作 用以及虚词的兼
类性 、 结合性 、 着 变体 性和 还 原特 性 ， 黏 设计 实现 了一 个基 于藏语 虚 词切吩 的正 向最 大 匹配的藏 文 分词 系
向最大匹配算法。设虚词兼类词典中音节最多的词条的音节数为 Ｓ 一， Ｃ 则每次从文本 中截取的参与比较 的藏文字 符 串 ｗ 的音节数 Ｓ ＜Ｓ ｍ。 Ｗ 在 兼类 词典 中查找相 同项 ， 果找 到说 明是兼类 虚词 ， Ｃ＿ Ｃ 将 如 进行 切 分 ， 则去掉 ｗ 最后 一个音 节 继续 查找 ， 否 如此 反 复循环 ， 到 Ｗ 中只剩 下 一个 音 节 为止 ， 后继 续取 Ｓ 直 此 Ｃ
第 ２ 卷 第 ２期 ７
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Ｊ ＲＮＡＬ ＯＦＴ Ｂ Ｔ ＮＩ ＲＳＴＹ ＯＵ Ｉ Ｅ Ｕ ＶＥ Ｉ
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基 于虚词切分 的藏文分词 系统 的设 计 与实现
赵 栋材
收 稿 日期 ：０ ２ ０— １ ２ １ — ６ ２
基金项 目：０ １年度 国家 自然科学基金 资助 项 目 “ ２１ 藏语语 音合 成关键技术研 究” 项 目号 ：１ ６ ０ ０ ；０ ０年度 国家 自然 （ ６ １ ５ １ ）２ １
科 学基金资助项 目 “ 基于虚词 的藏语基本句 型的形 式化研 究” 项 目号 ：１ ６ ０ ５ ；０ （ ６ ０３１ ）２１ １年度 国家 自然科学基金资助项 目 “ 藏语依存树 库的构建” 项 目号 ：１ ６ ０ ３ ；０９年度教 育部长江学者与创新团队发展计划 资助项 目 “ （ ６ １ ３ ４ ）２ ０ 藏文信息技术创新
《2024年蒙古族藏文文论体系研究》范文
《蒙古族藏文文论体系研究》篇一一、引言蒙古族藏文文论体系作为中华文化的重要组成部分，具有深厚的文化底蕴和独特的艺术价值。
本文旨在通过对蒙古族藏文文论体系的深入研究，探讨其内涵、特点及价值，以期为文化研究和文化传承提供一定的参考。
二、蒙古族藏文文论体系的形成背景蒙古族藏文文论体系的形成与蒙古族、藏族的历史文化背景密切相关。
在漫长的历史进程中，蒙古族和藏族人民共同创造了丰富多彩的文化，形成了独具特色的文学艺术。
这些文学艺术作品在表达方式、主题内容、语言风格等方面具有鲜明的民族特色，为蒙古族藏文文论体系的形成提供了丰富的素材和灵感。
三、蒙古族藏文文论体系的内涵特点1. 题材广泛：蒙古族藏文文论的题材涉及历史、宗教、哲学、爱情、英雄传奇等多个领域，具有广泛的社会基础和文化内涵。
2. 表达方式多样：蒙古族藏文文论运用诗歌、散文、戏剧等多种文学形式，展现了独特的艺术魅力。
3. 情感丰富：作品中的情感表达深沉而真挚，反映了民族精神风貌和价值观。
4. 语言特点鲜明：运用丰富的修辞手法和独特的语言风格，使作品具有强烈的感染力。
四、蒙古族藏文文论体系的价值与影响1. 文化价值：蒙古族藏文文论体系是中华文化的重要组成部分，具有深厚的文化底蕴和独特的艺术价值，对于传承和发展民族文化具有重要意义。
2. 文学价值：作品在文学创作、文学批评等方面具有重要影响，为后世文学创作提供了丰富的素材和灵感。
3. 社会价值：作品中的主题内容、情感表达等反映了民族精神风貌和价值观，对于社会发展和进步具有积极的影响。
五、蒙古族藏文文论体系的研究方法与成果1. 研究方法：通过文献资料收集、实地调查、口传资料整理等方法，对蒙古族藏文文论体系进行深入研究。
2. 研究成果：通过对蒙古族藏文文论的深入研究，揭示了其内涵、特点及价值，为文化研究和文化传承提供了重要的参考。
同时，也为文学创作和批评提供了新的思路和方法。
六、结论本文通过对蒙古族藏文文论体系的深入研究，探讨了其形成背景、内涵特点及价值与影响。
融合La格虚词语义信息的藏文La格分类模型
第62卷 第4期厦门大学学报(自然科学版)V o l .62 N o .4 2023年7月J o u r n a l o f X i a m e nU n i v e r s i t y (N a t u r a l S c i e n c e )J u l .2023h t t p :ʊjx m u .x m u .e d u .c n d o i :10.6043/j.i s s n .0438-0479.202209022融合L a 格虚词语义信息的藏文L a 格分类模型班玛宝1,2,慈祯嘉措1,2,3,4,5,张 瑞1,2,才让加1,2,3,4,5*(1.青海师范大学计算机学院,青海西宁810016;2.省部共建藏语智能信息处理及应用国家重点实验室,青海西宁810008;3.青海省藏文信息处理与机器翻译重点实验室,青海西宁810008;4.藏文信息处理教育部重点实验室,青海西宁810008;5.青海省藏文信息处理工程技术研究中心,青海西宁810008)摘要:采用深度学习方法实现藏文L a 格()分类是一项具有挑战性和重要研究意义的藏语自然语言处理任务.藏文L a 格的自动分类更加依赖于上下文语义信息和特征的时序性,该文通过分析L a 格虚词的用法及语义特征,在设计L a 格虚词语义信息标记算法的基础上,提出一种融合L a 格虚词语义信息的藏文L a 格分类模型.该模型首先以每个音节及对应L a 格虚词或其它音节的语义特征嵌入作为输入,丰富嵌入向量的语义信息,增加输入特征的多样性;然后采用一维卷积融合并学习每个音节及对应L a 格虚词或其它音节语义信息的局部特征向量,提高卷积层的空间特征学习能力;其次使用双向长短时记忆网络(l o n g s h o r t -t e r m m e m o r y )(L S T M )学习时序特征,提高时序特征的学习能力;最后使用注意力机制对双向L S T M 层每一时刻的输出特征进行加权融合,充分利用每一时刻的输出特征,以提高最终文本表示的特征质量.在T L D 藏文L a 格数据集上的实验结果显示,该模型的分类效果优于基线模型及仅用藏文音节嵌入的模型,在测试集上的分类准确率为93.10%.关键词:自然语言处理;L a 格虚词;语义信息;神经网络;L a 格分类中图分类号:T P 391.1 文献标志码:A 文章编号:0438-0479(2023)04-0695-09收稿日期:2022-09-15 录用日期:2022-11-21基金项目:国家自然科学基金(61866032,619660316,622061146);青海省重点研发项目(2022-G X -104)*通信作者:z w x x z x @163.c o m引文格式:班玛宝,慈祯嘉措,张瑞,等.融合L a 格虚词语义信息的藏文L a 格分类模型[J ].厦门大学学报(自然科学版),2023,62(4):695-703. C i t a t i o n :B A N MB ,C I Z J C ,Z H A N GR ,e t a l .T i b e t a nL a c a s e c l a s s i f i c a t i o nm o d e lw i t h f u s e dL a c a s e f u n c t i o nw o r d s e m a n t i ci n f o r m a t i o n [J ].JX i a m e nU n i vN a t S c i ,2023,62(4):695-703.(i nC h i n e s e) L a 格是藏文语法典籍‘三十颂“中的重点和难点[1],也是八格()中的主要研究内容.传统藏文文法中,从格语法角度出发,对藏文语义进行了一些探讨和研究,为进一步研究奠定了基础.仅L a 格虚词的用法就占据着八格中的三席,分别是业格()㊁为格()和依格(),另外同格()和时格()也是L a 格常见的两类用法.因此详细分析L a 格虚词的几种用法,研究藏文L a 格分类技术,在藏语格语法研究㊁语法功能研究和自然语言理解等藏语自然语言处理任务中具有广泛的应用前景.此外,L a 格是藏语文课本中必学的一个重点知识,唯有熟练掌握其概念和用法,才能准确区分藏文L a 格句子类型,并进一步深入分析每个句子的实际语义.可见研究基于机器学习方法的藏文L a 格分类技术在L a 格学习中也具备一定的实际应用价值.近年来,随着深度学习技术的不断成熟[2-3],卷积神经网络(c o n v o l u t i o n a l n e u r a l n e t w o r k ,C N N )㊁循环神经网络(r e c u r r e n t n e u r a l n e t w o r k ,R N N )和一些混合神经网络被逐渐应用于句子分类任务.因R N N 存在梯度消失和梯度爆炸问题,所以通常会使用其变体 长短时记忆网络(l o n g s h o r t -t e r m m e m o r y,L S T M ).K i m [4]提出了一种基于卷积神经网络的句子分类模型,在7个任务上测试,有4个任务都取得了当时最佳研究结果.Z h a o 等[5]提出了一种基于注意力的C N N 句子分类模型,经实验表明,该模型的句子分类性能优于传统C N N 模型.V i e i r a 等[6]使用C N N 进行多组实验,考查了句子分类模型性能对超参数变化的敏感程度.高云龙等[7]提出了基于稀疏自学习C N N的句子分类模型,经实验表明,该模型取得了较好的分类效果.L i u 等[8]提出了一种用于句子分类的多粒度注意力门控C N N ,经实验表明,该模型的句子分类准确率比标准C N N 提高了3.1%.汪冉等[9]提出了极Copyright ©博看网. All Rights Reserved.厦门大学学报(自然科学版)2023年h t t p :ʊjx m u .x m u .e d u .c n 性转移L S T M 树结构网络模型,经实验表明,该模型在斯坦福情感数据集上的句子分类效果优于L S T M和递归神经网络等模型.F e n t a w 等[10]提出了一种用于句子分类的胶囊网络(C a ps N e t s ),经实验表明,其句子分类性能优于C N N 和R N N 模型.李文宽等[11]提出了一种基于C N N 和贝叶斯分类器的句子分类模型,经实验表明,该模型优于只使用深度学习的模型或传统的句子分类模型.从上述研究可见,英㊁汉文通过理论和方法的创新,对常用句子分类模型进行优化和改进,已成功将深度学习方法运用到了句子分类任务中,并取得了可喜的研究结果,为进一步研究奠定了基础.常见的藏文文法均对藏文句型及分类方法进行了一定的研究,为研究基于深度学习方法的藏文句子自动分类技术奠定了理论基础.有关藏文句子自动分类的研究及文献报道极少.柔特等[12]提出了一种基于R N N 的藏文句型分类方法,经实验,其分类准确率为85.61%.B a n 等[13]提出了一种基于短语特征的藏文疑问句分类方法,经实验,其分类准确率为96.98%.班玛宝等[14]提出了一种融合双通道音节特征的藏文L a 格自动分类模型,经实验,其分类准确率为90.26%,取得了较好的分类效果,对藏文L a 格自动分类任务的研究具有开创性意义.但该模型[14]存在两点可改进之处:一是该模型没有学习到以藏文L a 格虚词为核心的上下文语义信息,然而经研究发现,藏文L a格虚词在不同L a 格句型中的语义功能及使用频度均有所差异[1];二是该模型采用了二维卷积模式,然而研究表明,一维卷积更适用于序列数据,如自然语言处理领域,而二维卷积则更适用于计算机视觉和图像处理领域[15-16].针对藏文L a 格的分类对以L a 格虚词为核心的局部空间特征的依赖度大㊁对特征的时序性要求高和文献[14]中模型存在的不足,本文通过分析L a 格虚词的语义特征及用法,在设计藏文L a 格虚词语义信息标记算法的基础上,提出了一种融合L a 格虚词语义信息的藏文L a 格分类模型.该模型以每个音节及对应L a 格虚词或其他音节的语义信息作为输入,增加了特征的多样性,丰富了输入特征的语义信息;为了提高局部空间特征的学习能力,采用一维卷积操作学习局部特征并融合每个音节及对应L a 格虚词或其它音节的语义信息,提高了卷积层的空间特征学习能力;为了提高模型学习时序特征的能力,使用双向L S T M 对时序特征进行了更合理地学习;为了充分利用双向L S T M 层各时刻的输出特征,使用注意力机制对每一时刻的输出特征进行加权融合,提高了最终的特征质量;最后,进行多组对比实验,验证本文模型的优越性.1 藏文L a 格虚词语义信息标记算法1.1 L a 格虚词的用法及语义特征分析由于L a 格中的虚词与虚词 在业格㊁为格㊁依格㊁同格和时格中的用法基本相同,所以统称它们为L a 格.根据L a 格虚词的语法和语义功能,L a 格虚词的用法可以分成表示业格㊁为格㊁依格㊁同格和时格的五类句型,藏文L a 格句子实例见表1.表1 藏文L a 格句子实例T a b .1 E x a m p l e s o f T i b e t a nL a c a s e s e n t e n c e s 句型实例业格句译:在森林里砍树.为格句译:为藏区的发展给予了很多帮助.依格句译:今年在森林里长着很多松树.同格句译:把汉文新闻翻译成了藏文.时格句译:在开全国会议时进行演讲.在‘藏语语法疑难释义“和‘藏语语法研究“中提到不同L a 格虚词在各类用法(L a 格句子)中的语义功能和使用度都有差异[1,17],故本文对其进行了总结和分析:1)L a 格中自由虚词不一定可以随机替换不自由虚词.在L a 格句子中,根据L a 格虚词的添接规则,原则上自由虚词 或 可以随机替换其余5个不自由虚词,但在实际使用中会出现不可替换或替换后不恰当的现象.如 替换成后句型会发生改变,替换成后会出现L a 格虚词使用不恰当的现象.2)L a 格中自由虚词的使用形自由义不自由.在L a 格虚词的不同用法中,自由虚词 和 的使用虽在形式上自由,但在语义上不自由.如替换成后会出现L a 格虚词使㊃696㊃Copyright ©博看网. All Rights Reserved.第4期班玛宝,等:融合L a 格虚词语义信息的藏文L a 格分类模型h t t p :ʊjx m u .x m u .e d u .c n 用不恰当的现象, 替换成后语义会发生变化.3)L a 格虚词在不同用法中的使用度不同.相比其他L a 格虚词,自由虚词 和 分别在依格和业格中的使用度较高,而在同格和时格中的使用度则偏低[1,17].另外不自由虚词在不同L a 格句子中的使用度也有所不同[1,17].1.2 L a 格虚词语义信息标记算法L a 格根据虚词的语义功能和添接规则分成了不自由虚词和自由虚词两种,其中,为不自由虚词,其添接受前一音节后加字的限制,需在后加字为 的音节后添接 ;后加字为 和再后加字 之一的音节后添接;后加字为之一的音节后添接 ;后加字是或没有后加字的音节后添接 或 .和 是自由虚词,其添接不受前一音节后加字的限制,可自由添接.L a 格虚词的详细添接规则见表2.表2 藏文L a 格虚词的添接规则T a b .2 A d d i n g ru l e s o f t h eT i b e t a nL a c a s e f u n c t i o nw o r d s 后加字L a 格虚词不自由虚词自由虚词或㊁或㊁㊁㊁㊁或或无或虽然所有L a 格虚词的总体用法一致,但因藏文L a 格虚词的语义功能和语言表达能力强于其他藏文虚词,在具体用法中的语义功能和使用度均会有一定的差异[1].故在藏文L a 格分类任务的建模中,若模型除了获取每个L a 格句子的文本表示外,还能获取不同L a 格虚词的语义信息,将有利于进一步提升模型性能.基于此,本文将通过设计L a 格虚词语义信息标记算法,标记L a 格句子中L a 格虚词和其他音节的语义信息,以供模型在训练时学习到更加丰富和多样的语义特征.藏文L a 格虚词语义信息标记算法的主要功能是根据藏文L a 格虚词的用法及添接规则,在识别出所有输入L a 格句子中L a 格虚词的基础上,标记每个L a 格虚词的语义信息,并为其余音节都标记了语义信息 O 以便后续神经网络的建模.藏文L a 格虚词语义信息标记算法详见算法1.算法1 藏文L a 格虚词语义信息标记算法.I n pu t :S D ,L ʊS D 是至少含一个L a 格虚词的L a 格句子集,L ѳ[ , , , , , , ]O u t pu t :S T ʊS T 为标记好L a 格虚词和其它音节语义信息的L a 格句子集1:S T =[]2:f o r S i n S D do 3: N S =L T a g ge r (S ,L )ʊ调用标记每个句子中L a 格虚词语义信息的L T a g g e r 函数,将已标记L a 格虚词语义信息的句子赋值给N S4: f o r C i n N S d o ʊ遍历句子中的每个音节5: i f / i n C t h e n ʊ判断/ 是否在音节中,若在,说明N S 是已标记语义的L a 格虚词6: N S [N S .i n d e x (C )]=(C .s p l i t ( / )[0],C .s pl i t ( / )[1])ʊ将 /L 4 等形式替换成( , L 4 )的形式7: e l s e ʊ将L a 格虚词之外的音节都替换成( C , O )的形式8: N S [N S .i n d e x (C )]=N S [N S .i n d e x (C )]+ , + O 9: S T ѳN S ʊ将标记好L a 格虚词和其它音节语义信息的句子逐条添加到列表S T 中10:r e t u r n S T 11:f u n c t i o n L T a g g e r (S e n t e n c e ,L )ʊ定义L T a g g e r 函数用以标记每个句子中L a 格虚词的语义信息12: S ѳS e n t e n c e .s p l i t ()13: l a l i s t =[C h a r f o r C h a r i n S i f C h a r i n L ]ʊ获取每个句子中潜在的L a 格虚词14: i f l a l i s t .l e n gh t >=2t h e n ʊ判断潜在的L a 格虚词个数是否大于等于215: f o r l a i n l a l i s t d o 16: i f l a 的用法满足表2中不自由虚词的添接规则t h e n17: S [S .i n d e x (l a )]=S [S .i n d e x (l a )]+ /L +s t r(L .i n d e x (l a )+1)ʊ将L a 格虚词替换成 /L 4 的形式18: e l s e ʊ潜在L a 格虚词为自有虚词或 的情况19: S [S .i n d e x (l a )]=S [S .i n d e x (l a )]+ /L +s t r(L .i n d e x (l a)+1)20: e l s e ʊ只有一个潜在L a 格虚词的情况21: S [S .i n d e x (l a )]=S [S .i n d e x (l a )]+ /L +s t r (L .i n d e x (l a )+1)算法1中的S D 表示完成音节切分的藏文L a 格句子集,如 等.S T 是调用函数L T a g ge r 标记好L a 格虚词和其他音节语义信息后返回的L a 格句子集,如 [( , O ),( , O),( , L 7 ),( , O ),( , O ),( , O ),( , O )] 等. L 1,L 2, ,L 7 依次表示L a格虚词的类别语义信息, O 表示其他音节的语义信息.㊃796㊃Copyright ©博看网. All Rights Reserved.厦门大学学报(自然科学版)2023年h t t p :ʊjx m u .x m u .e d u .c n 2 融合L a 格虚词语义信息的藏文L a 格分类模型本文模型的设计思路是在输入音节序列特征的基础上,额外加入L a 格虚词(用L i 标记7个La 格虚词中的第i ɪ[1,7]个L a 格虚词的语义信息)和其他音节(用 O 标记其它音节)的语义信息来增强输入部分的语义表达,进而达到优化模型性能的效果.基于此,我们提出了一种融合L a 格虚词语义信息的藏文L a 格分类模型,总体模型架构如图1所示.主要由6部分组成,分别如下:1)输入层:输入利用算法1标记好L a 格虚词和其他音节语义信息的藏文L a 格句子,输入单元为音节;2)嵌入层:将每个音节及对应L a 格虚词或其他音节的语义信息 L i或 O 映射成低维语义向量;3)卷积层:为了避免破坏特征的时序信息,模型仅采用一维卷积,通过拼接嵌入层的每个音节及对应L a 格虚词或其他音节的语义特征向量,完成每个音节及对应L a 格虚词或其他音节语义信息的融合,进而提取输入文本的空间语义特征;4)双向L S T M 层:以提高时序特征的学习能力为目的,本文在卷积操作后直接拼接双向L S T M 学习文本时序特征;5)注意力机制层:为了充分利用双向L S T M 层每个时刻的输出,使用注意力机制对双向L S T M 层各时刻的输出特征进行加权融合;6)分类层:将注意力机制层输出的句子级语义向量输入到全链接层和S o f t m a x 层进行最终的L a 格分类.图1 融合L a 格虚词语义信息的藏文L a 格分类模型架构F i g .1T i b e t a nL a c a s e c l a s s i f i c a t i o nm o d e l a r c h i t e c t u r ew i t h f u s e dL a c a s e f u n c t i o nw o r d t y pe i nf o r m a t i o n 2.1 嵌入层给定一个包含T 个音节及对应L a 格虚词或其他音节语义信息标记的L a 格句子S ={(c 1,t 1),(c 2,t 2), ,(c n ,t T )},为了将S 中的每个音节c i 及对应La 格虚词或其他音节的语义信息t i 映射成实值向量e ci和e t i ,需要分别从音节嵌入矩阵W c h a r ɪR d c|V |及对应L a 格虚词或其他音节语义信息的语义特征嵌入矩阵W t a g ɪR d t|V |中查找S 中的每个c i 及t i ,其中矩阵W c h a r 和W t a g 是模型要学习的参数,V是词汇表大小,d c 是音节嵌入的大小,dt是音节语义特征嵌入的大小,与d c的大小相等.所以可以使用矩阵和向量的乘积将c i 和t i 映射成e c i 和e t i:e c i =W c h a r v i,(1)e t i =W t a g v i ,(2)其中,v i 是大小为|V |的向量,在e c i 和e ti 处的索引值为1,其他位置的值均为0.至此,藏文L a 格句子可以作为实值向量e s ={(e c 1,e t 1),(e c 2,e t 2), ,(e c T ,e t T )}送入模型.㊃896㊃Copyright ©博看网. All Rights Reserved.第4期班玛宝,等:融合L a 格虚词语义信息的藏文L a 格分类模型h t t p :ʊjx m u .x m u .e d u .c n 2.2 卷积层为了增加文本表示的空间维度和特征多样性,达到丰富特征表达的目的,本节将音节嵌入e c i 及对应La 格虚词或其他音节的语义特征嵌入e ti进行拼接后作为卷积层的输入,采用一维卷积提取固定感受视野下的局部空间特征,并完成对e c i 和e ti 两种语义信息的融合,融合语义信息的形式化表示如下:g f 1, ,gf T =C O N V k ([e c 1,e t 1], ,[e c T ,e t T ]),(3)其中,C O N V k 表示一维卷积层,k 是卷积核大小,即感受视野.2.3 双向L S T M 层在句子和短文本分类任务中,卷积之后直接使用池化操作容易造成文本时序信息的损失,进而影响模型性能[14,18].为了避免卷积之后直接进行池化操作而对时序特征造成破坏,将在卷积操作后拼接双向L S T M 来学习文本的时序特征,以提高模型对上下文时序信息的学习能力.双向L S T M 层的输入向量为卷积层的输出特征,所以t 时刻双向L S T M 层的最终输出可以表示为h t ,其计算过程如下:h 1ң, ,h T ң=L S T M f (g f 1, ,g f T ),(4)h 1ѳ, ,h T ѳ=L S T M b (g f 1, ,gf T ),(5)h t =h t ң+h tѳ ,(6)其中,L S T M f 和LS T M b 分别表示正向L S T M 和反向L S T M ,h t ң和h tѳ分别表示t 时刻L S T M 的正向和反向的输出值,t ɪ[1,T ].2.4 注意力机制层为了充分将注意力聚焦在L S T M 层各时刻输出特征中贡献较大的文本特征上,本文在双向L S T M 层后采用注意力机制对各个时刻的输出特征进行加权融合.假设双向L S T M 层t 时刻的输出向量用H t 表示,e t 表示H t 对L a 格句子语义的重要程度,a t 表示H t 对整个L a 格句子语义表示贡献的权重.根据上述定义,可得注意力权重的计算方法如式(7)和式(8)所示.e i =u T ㊃t a n h (W a ㊃H t +b a ),(7)a t =e x p (e t )ðTj=0ex p (e j ),(8)其中:u T ㊁W a 和b a 是模型需要学习的参数,t a n h 为非线性激活函数.通过式(8)能够计算出双向L S T M 层所有时刻的注意力权重,然后对其进行加权求和便可得到注意力机制层最终输出的特征向量V :V =ðTt =0a t ㊃H t ,(9)其中:T ={t 0,t 1, ,t n -1};n 是每条藏文L a 格句子包含的音节数,即句子长度.2.5 分类层得到注意力机制层的最终输出V 后,就可以通过全连接层和S o f t m a x 层预测L a 格的类型.用S (S i ɪS )表示V 经过全连接层输出的文本语义特征向量,则模型将某条藏文L a 格句子预测为i 类的概率为p i ,其计算过程如下:S =s o f t m a x (W i ㊃V +b i ),(10)p i =e x p (S i )ðnm =1ex p (S m ),n =5,(11)其中,i ɪ[1,5],分别表示5种藏文L a 格句子类型,n 表示句型数目,s i 表示S 中属于类别i 的分值,W i 与b i 为全连接层需要学习的参数.3 实 验3.1 实验环境与数据说明3.1.1 实验环境实验设计平台是A n a c o n d a ,采用的框架为K e r a s,后端为T e n s o r f l o w 框架.其他配置参数见表3.表3 实验环境配置T a b .3 E x p e r i m e n t a l e n v i r o n m e n t c o n f i g u r a t i o n 实验环境配置参数操作系统U b u n t u 20.04.2L T S开发语言P yt h o n 3.6C P U /内存I n t e l (R )X e o n (R )G o l d5112@3.60G H z/128G B G P U /显存N V I D I AQ u a d r oP 6000/24G B运行环境C UD A9.0C U D N N7.6.53.1.2 实验数据说明为了确保实验结果的可对比性,所用实验数据是文献[14]中所构建的L a 格分类数据集,为后续方便使用,简称藏文L a 格分类数据集为T L D .该数据集共有20000条L a 格句子,每条句子有且仅含一个L a 格虚词,其中业格句有6964条,为格句有2684条,依格句有3104条,同格句有3595条,时格句有3653㊃996㊃Copyright ©博看网. All Rights Reserved.厦门大学学报(自然科学版)2023年h t t p :ʊjx m u .x m u .e d u .c n 条,分别占总数据集的34.82%㊁13.42%㊁15.52%㊁17.98%和18.26%.实验时,按8ʒ1ʒ1的比例将数据集T L D 分成了训练集㊁验证集和测试集.3.2 基线方法与参数设置3.2.1 基线方法选择目前仅有一篇有关藏文L a 格自动分类的文献报道,若只选择该文献为基线验证本文模型的有效性,则会显得基线方法偏少,致使实验的说服力大打折扣.所以为了充分验证本文模型的效果,选了两类基线方法,为了便于下文写作,称第一类为基线一,第二类为基线二.基线一是在句子和短文本分类任务中常用的7个经典基线模型,基线二是文献[14]中的模型,是仅有的一篇有关藏文L a 格自动分类的文献报道.1)F a s t T e x t :是F a c e b o o k 于2016年提出的一种快速文本分类工具[19].2)T e x t R N N :是一种运用于多标签分类问题的方法,结构非常灵活[20].3)B i -L S T M :是一种采用双向L S T M 进行关系分类的方法,在文本分类任务中取得了理想的性能[21].4)B i -L S T M+A t t:是一种基于注意力机制的双向长短时记忆关系分类网络,在文本分类任务中也取得了理想的性能[22].5)T e x t C N N :是应用于句子分类任务的首个卷积神经网络模型,为句子级分类任务提供了便利[4].6)T e x t R C N N :是一种应用于文本分类任务的循环卷积神经网络,集成了R N N 和C N N 的优点[23].7)C -L S T M :是一种使用单通道的多路卷积加双向L S T M 进行文本分类的方法[24].8)S F -C +L S T M+A t t:是一种融合双通道音节特征的单向L S T M 藏文L a 格分类模型[14].9)S F -C +B i -L S T M+A t t:是一种融合双通道音节特征的双向L S T M 藏文L a 格分类模型[14].F W S -C -B i -L S T M+A t t 是本文模型,F W S 表示融合L a 格虚词语义信息,C 表示一维卷积操作,A t t表示注意力机制.与文献[14]的主要区别在于输入特征的构建㊁卷积特征的学习及特征向量的融合,该模型用更为简捷的特征融合方式以及更低维度的特征输入和卷积操作,有效降低内存开销和计算复杂度的同时确保了更佳的模型性能.3.2.2 实验参数设置在实验过程中,为了确保实验结果的可对比性,对所有模型的超参数进行了调参范围限定[18],经过多次调参,最终在有限的范围内选择了当前最优的超参数组合,本文模型的主要参数见表4.表4 模型参数T a b .4 M o d e l pa r a m e t e r s 参数名参数值参数名参数值最长音节数20损失函数c a t e g o r i c a l _c r o s s e n t r o p y 批处理大小16辍学率0.25卷积核数量200学习率0.0001卷积核大小3优化函数A d a mL S T M 大小128迭代次数403.3 实验结果与分析3.3.1 各模型的分类性能对比为了验证本文方法的有效性和优越性,分别在两类基线方法上对比了藏文L a 格的分类效果,选用的评价指标分别是精度(P )㊁召回率(R )㊁F 1值和准确率(A C C ),实验结果见表5.表5 藏文L a 格分类实验结果T a b .5 E x pe r i m e n t a l r e s u l t s of T i b e t a nL a c a s e c l a s s i f i c a t i o n 单位:%实验模型P R F 1A C C基线一F a s t T e x t88.6787.5188.0988.10T e x t R N N87.7386.5687.1487.16B i -L S T M88.0786.5487.4587.50B i -L S T M+A t t 88.2686.9387.5987.75T e x t C N N 89.1887.6888.4288.50T e x t R C N N86.0884.7385.4085.50C -L S T M88.8387.7688.2988.34基线二S F -C +L S T M+A t t 88.8387.7688.2988.34S F -C +B i -L S T M+A t t 90.5889.7790.1790.26本文F W S -C -B i -L S T M+A t t 93.1493.0193.0793.10从表5中可以看出,相较基线一中的7种方法,本文模型的分类准确率平均提高了5.55个百分点,相较基线二中的两种方法,本文模型的分类准确率平均提高了3.8个百分点,表明本文模型取得了更好的分类效果,验证了本文模型的优越性.原因有四,一是本文使用藏文L a 格虚词语义信息标记算法,增加了输入特征的多样性,丰富了嵌入向量的语义信息;二是采用一维卷积操作对每个音节及对应㊃007㊃Copyright ©博看网. All Rights Reserved.第4期班玛宝,等:融合L a 格虚词语义信息的藏文L a 格分类模型h t t p :ʊjx m u .x m u .e d u .c n L a 格虚词或其他音节的语义特征向量进行了融合,增加了文本表示的空间维度,提高了文本表示的空间特征质量;三是采用双向L S T M 学习时序特征,更合理地学习了文本时序特征,提高了文本的时序特征质量;四是采用注意力机制计算双向L S T M 层每一时刻输出特征的贡献值,并进行加权融合,更加充分地学习了每一时刻的输出特征,提高了最终文本表示的质量.本文经分析实验结果发现,影响模型性能欠佳和引起错误的主要原因有二,一是部分L a 格句子无法仅凭上下文时序特征㊁语法结构和浅层语义信息进行分类,如: 和属于业格,而 和分别属于同格和依格.和 中,前一句属于同格,而后一句属于依格.可见,上述句子需要根据具体的语境㊁语用目的和深层语义来判断其类别.二是有些藏文L a 格句子存在兼类现象,如:㊁和等L a 格句子可以根据对 ㊁和 的不同理解分为业格或时格.可见,类似于上述藏文L a 格句子需要理解其深层语义信息和具体的语用目的才能准确分类.3.3.2 特征学习方式对模型性能的影响为了验证本文方法中融合L a 格虚词语义信息方法的有效性以及模型拼接方式的科学性,一是比较了使用L a 格虚词语义信息标记算法前后模型的分类性能;二是比较了不同卷积模式对模型分类性能的影响;三是比较了使用单向L S T M 时和双向L S T M 时模型的分类效果;四是比较了不加或加注意力机制时模型的分类效果,实验结果见图2.可以看出,使用L a 格虚词语义信息标记算法后的藏文L a 格分类准确率比使用前高3.17个百分点,验证了L a 格虚词语义信息标记算法的有效性;只使用一维卷积操作时模型的藏文L a 格分类准确率比使用标准一维C N N 时高1.57个百分点,表明不使用池化法的一维卷积模式更有利于提升模型性能;卷积后直接拼接双向L S T M 时的藏文L a 格分类准确率比卷积后直接拼接单向L S T M 时高1.78个百分点,表明卷积后拼接双向L S T M 学习时序特征的方法更有效;加注意力机制时的分类准确率比不加时高2.24个百分点,表明本文模型在双向L S T M 后加注意力机制时,可以充分利用双向L S T M 层每一时刻的输出特征,进而提高模型最终获取的特征质量,达到提高模型分类性能的效果.1和2分别表示未使用和使用L a 格虚词语义信息标记;3和4分别表示标准一维C N N 和一维卷积操作(无池化);5和6分别表示单向和双向L S T M ;7和8分别表示不加和加注意力机制.图2 特征学习方式对模型性能的影响F i g .2I n f l u e n c e o f f e a t u r e l e a r n i n g me t h o d s o nm o d e l pe rf o r m a n c e 3.3.3 融合L a 格虚词语义信息前后的对比实验为了验证本文设计的L a 格虚词语义信息标记算法的通用性和易用性,分别在基线一的7种分类模型上对比了融合L a 格虚词语义信息前后的效果,结果详见图3.图3 融合L a 格虚词语义信息前后的对比实验F i g .3Ac o m p a r a t i v e e x p e r i m e n t b e f o r e a n d a f t e r f u s i n gt h e t y pe i nf o r m a t i o n o f L a c a s e f u n c t i o nw o r d s 从图3中的实验结果可以看出,使用藏文L a 格虚词语义信息标记算法后,各种神经网络分类模型的藏文L a 格句子分类效果均优于使用前的效果,分类准确率平均提高了1.89个百分点,验证了藏文L a 格虚词语义信息标记算法的通用性和易用性.另外,因㊃107㊃Copyright ©博看网. 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藏文历史文献识别过程中藏文自由虚词的自动识别及消歧算法的研究
藏文历史文献识别过程中藏文自由虚词的自动识别及消歧算法的研究卓玛吉【期刊名称】《电脑与电信》【年(卷),期】2018(000)012【摘要】虚词作为藏文文献中重要成分,对文献识别过程也造成了很大的难度.本文通过传统藏文文法和语法规则,主要研究并提出了三种藏文历史文献中大量藏文自由虚词的识别算法,同时建立了具有284条规则的藏文自由虚词消歧规则库.使文献数字化过程中快速地识别并消除藏文句子中不自由虚词的歧义问题,提高藏文文献自动识别的准确率.%Functional words, as an important component of Tibetan literature, has caused great difficulties in the process of document recognition. Based on the traditional Tibetan grammar and grammar rules, this paper mainly studies and puts forward three kinds of recognition algorithms for a large number of Tibetan free function words in Tibetan historical documents, and establishes a rule base of 284 rules for Tibetan free function words disambiguation. In the process of digitalization, the ambiguity of unfree function words in Tibetan sentences can be quickly identified and eliminated, and the accuracy of automatic identification of Tibetan documents can be improved.【总页数】3页(P20-22)【作者】卓玛吉【作者单位】青海民族大学计算机学院,青海西宁 810007【正文语种】中文【中图分类】TP391.1【相关文献】1.藏文（含梵文）字丁自动识别方法研究 [J], 完么才让2.藏文自动分词系统中虚词识别算法研究 [J], 拉巴顿珠;欧珠;赵栋材3.藏文字结构自动识别与形式化描述研究 [J], 扎西拉旦;安见才让4.基于Python的藏文不自由虚词校对算法研究与实现 [J], 索南尖措;陈家威5.基于正则表达式的藏文虚词"ཞཞཞ"类识别算法研究 [J], 更藏卓玛; 安见才让因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
藏文虚词知识融合的藏汉机器翻译方法研究
藏文虚词知识融合的藏汉机器翻译方法研究
严松思;珠杰;汪超;刘亚姗;许泽洲;徐泽辉
【期刊名称】《中央民族大学学报（自然科学版）》
【年(卷),期】2024(33)1
【摘要】针对藏文虚词的文法特点,设计了基于藏文虚词知识融合的方法,该方法能够提高藏汉翻译的效果。
首先通过全部藏文虚词知识融合、过滤兼类虚词知识融合、单音节虚词知识融合和多音节虚词知识融合,得到四种对应语料,其次将其在Transformer模型和mBART模型上进行了实验,使用轮数集成和不同网络结构集
成来提高最终模型的泛化能力。
对比实验证明,藏文虚词知识融合算法与模型集成
策略可以提升藏汉机器翻译的翻译效果,最高可以达到38.05个BLEU。
【总页数】8页(P20-27)
【作者】严松思;珠杰;汪超;刘亚姗;许泽洲;徐泽辉
【作者单位】西藏大学信息科学技术学院;省部共建西藏信息化协同创新中心
【正文语种】中文
【中图分类】TP391
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藏汉语接触研究的四个主要内容-社会语言学论文-语言学论文
藏汉语接触研究的四个主要内容-社会语言学论文-语言学论文——文章均为WORD文档，下载后可直接编辑使用亦可打印——在汉藏语系中,藏语和汉语(以下简称藏汉语)是历史文献最丰富的两种语言,其语言研究都有着悠久的历史,且取得了巨大的成就。
然而,将藏汉语结合起来进行研究,则只有近百年的时间。
总的说来,藏汉语结合研究集中在历史比较语言学、社会语言学、应用语言学和对比语言学四个领域。
其中,藏汉语结合研究发端于历史比较语言学。
藏汉语历史比较语言学研究始自藏汉语亲属关系的同源词研究,迄今已有近百年的历史,取得的成果最为丰硕,冯蒸对其已有详细全面的论述。
本文只对藏汉语近60年来在社会语言学领域的结合研究进行梳理,以期为今后的相关研究提供参考和借鉴。
社会语言学(sociol inguistics)是研究语言与社会之间相互关系的学科,有狭义与广义之分,二者的研究范围有别。
狭义社会语言学侧重研究语言变异,广义社会语言学除语言变异外,还研究言语交际、语言接触、语言规划等。
本文中社会语言学是指广义的社会语言学。
因研究对象、研究范围的限定,藏汉语在社会语言学领域的结合研究主要涉及语言接触。
语言接触是指不同的语言或方言因不同民族或族群间的接触而产生相互渗透、相互影响的语言现象。
语言接触会导致语言的结构和功能发生变化或演变,这些变化或演变包括语言成分借用、双语兼用、多语兼用、语言转用、语言联盟、语言干扰、语言混合、语言保持、语言濒危、语言消亡等。
藏汉语接触研究则主要涉及以下四个方面的内容。
一、语言成分借用在语言成分借用方面,藏汉语接触以词汇借用居多,语法借用次之,语音借用最少。
(一)词汇借用词汇借用研究以藏语中的汉语借词研究为主,成果较多关于藏语中的汉语借词研究,中央民族学院语文系藏语教研组早在20世纪50年代末就发表了《从藏语中的汉语借词看汉藏两民族的亲密关系》,该文以藏语拉萨话中的汉语借词为据来认识藏汉两民族历史悠久的亲密关系,较详细地列举了藏语拉萨话中来自汉语不同历史时期的词汇,从语音、语义、语法角度归纳了藏语借用汉语词汇的方式和规律。
计算机识别藏语虚词的方法研究
计算机识别藏语虚词的方法研究高定国;扎西加;赵栋材【摘要】藏文虚词的研究是藏文信息处理技术中词、句及语义研究的基础,而计算机自动识别藏文虚词又是藏语虚词研究的前提.该文在论述藏语虚词在藏语文本中的作用和使用方法的基础上,分析了计算机识别藏语虚词的难度,提出了一个计算机识别藏语虚词的方法,并用2 525句典型藏文句子进行了验证,对结果进行分析发现藏文虚词识别的正确率高达97.076 8％.【期刊名称】《中文信息学报》【年(卷),期】2014(028)001【总页数】5页(P113-117)【关键词】识别;藏语;虚词【作者】高定国;扎西加;赵栋材【作者单位】西藏大学藏文信息技术研究中心,西藏拉萨850000;西藏大学工学院计算机科学系,西藏拉萨850000;西藏大学藏文信息技术研究中心,西藏拉萨850000【正文语种】中文【中图分类】TP3911 引言近年来，随着藏文信息处理技术的发展，藏语的信息处理已经在字处理方面取得了很好的成绩，现进入到了语句研究的阶段，语句处理的前提是对藏语词的处理。
藏语中的实词由于其意义的实在以及在藏语的语义句法结构中的重要地位，受到了藏文信息处理学者们的普遍重视，也取得了一定的成绩，但面向信息处理的虚词研究还有待于加强。
虚词自身虽然用法灵活，但虚词与虚词、虚词与实词的搭配常常构成比较稳定的语义块标记[1]。
因此，从藏语的虚词入手，根据虚词的搭配及其在形成藏语语义块结构中的标记作用来分析藏语语句的句法结构，并据此进行藏语语句的语义块自动切分等研究，对藏文句子研究有很重要的作用。
藏语虚词在藏语文档中出现的频度很高，虚词搭配规则形式化分析的可行性则由藏语虚词自身的特点决定：虚词是封闭集合，其中的各个词汇是可以一一枚举的[2]；虚词尽管用法灵活，但它们是语言中性质比较稳定，不易产生变化的部分；虚词与其他词汇构成的搭配是确定的，也是可以枚举的[3]。
虚词搭配的可枚举性、稳定性和确定性等特点，使得虚词搭配关系的形式化规则特别有利于被擅长搜索和匹配的计算机所直接利用，从而对计算机句法分析提供简单、高效和健壮的句法规则。
《2024年蒙古族藏文文论体系研究》范文
《蒙古族藏文文论体系研究》篇一一、引言蒙古族藏文文论作为我国少数民族文化中的瑰宝，对于了解该民族的文化传统、历史发展、社会风俗、艺术美学等方面具有重要的价值。
本文旨在系统研究蒙古族藏文文论的体系构成，以及其对于民族文学发展的影响和作用。
二、蒙古族藏文文论的背景及历史发展蒙古族藏文文论是在特定的历史、文化背景下形成的。
该文论主要流行于蒙古族聚居区，深受藏传佛教文化的影响，同时也吸收了中华文化的精髓。
在历史的长河中，蒙古族藏文文论不断发展壮大，形成了独特的理论体系和艺术风格。
三、蒙古族藏文文论的体系构成（一）文学观念蒙古族藏文文论的文学观念主要表现在对文学本质、功能、价值的认识上。
其强调文学要具有道德教化功能，能够传达社会正义，反映民族精神。
此外，该文论还重视文学的审美价值，追求文字之美、意境之美。
（二）创作理论蒙古族藏文文论的创作理论主要包括创作原则、创作方法、创作风格等方面。
其强调创作者要具备高尚的道德品质和深厚的文化底蕴，以真实、生动、形象的方式表现生活，传达情感。
同时，该文论还注重作品的意境营造和艺术感染力。
（三）批评理论蒙古族藏文文论的批评理论主要包括文学批评的原则、方法、功能等。
其强调批评要客观公正，具有针对性、建设性。
在批评方法上，该文论注重文本细读、比较分析、历史背景等方面，以期对作品进行全面、深入的评价。
四、蒙古族藏文文论在民族文学发展中的作用与影响蒙古族藏文文论在民族文学发展中起着重要的作用。
其不仅为民族文学提供了理论指导，还促进了民族文学的繁荣发展。
该文论强调文学的道德教化功能，使得文学作品具有较高的社会价值；其追求文字之美、意境之美，使得民族文学具有独特的艺术魅力；其创作理论和批评理论为民族文学的创作和评价提供了重要的参考依据。
五、结论通过对蒙古族藏文文论体系的研究，我们可以看到其独特的理论体系和艺术风格。
该文论强调文学的道德教化功能、审美价值以及创作者的文化底蕴和道德品质。
面向自然语言处理的藏语虚词la格研究
面向自然语言处理的藏语虚词la格研究
索南才让
【期刊名称】《西藏大学学报（自然科学版）》
【年(卷),期】2013(028)002
【摘要】藏语虚词研究是藏语自然语言处理中一项不可缺少的基础性工作,有着极其广泛的实际应用价值.它是藏文信息处理的核心和藏语自然语言理解的基础,在藏文校对、信息检索、双语对译、自动分类等技术中有着广泛的应用前景.文章在前人研究的基础上,结合信息处理,从不自由虚词的分类体系、形式化描述等角度对藏语虚词la格的语法功能做了一些探讨,重点论述了藏语虚词la格的语法功能,提出藏语虚词规范的初步设想和处理方法.
【总页数】5页(P48-52)
【作者】索南才让
【作者单位】青海师范大学计算机学院青海西宁810008
【正文语种】中文
【中图分类】TP391.1
【相关文献】
1.基于文献计量的藏语自然语言处理研究分析 [J], 肖维霖
2.面向信息处理的藏语虚词知识库构建研究 [J], 才让三智;多拉
3.面向藏语自然语言处理的藏语语言资源建设 [J], 赵栋材
4.信息处理中藏语虚词"na"和"la"的标注研究 [J], 才让三智; 多拉
5.藏语虚词“dangsgra”和“ladon”表达“tsheskabs”的差异解析 [J], 普片多
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藏文自动分词系统中虚词识别算法研究
藏文自动分词系统中虚词识别算法研究拉巴顿珠;欧珠;赵栋材【期刊名称】《计算机应用与软件》【年(卷),期】2017(034)009【摘要】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.%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 rulesstatistics-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％.【总页数】4页(P299-301,333)【作者】拉巴顿珠;欧珠;赵栋材【作者单位】西藏大学藏文信息技术研究中心西藏拉萨850000;西藏民族大学陕西咸阳712082;西藏大学藏文信息技术研究中心西藏拉萨850000【正文语种】中文【中图分类】TP391【相关文献】1.藏文自动分词系统中紧缩词的识别 [J], 才智杰2.藏文分词系统中紧缩格识别和藏字复原的算法研究 [J], 巴桑杰布;羊毛卓玛;欧珠3.藏文历史文献识别过程中藏文自由虚词的自动识别及消歧算法的研究 [J], 卓玛吉4.基于Python的藏文不自由虚词校对算法研究与实现 [J], 索南尖措;陈家威5.基于正则表达式的藏文虚词"ཞཞཞ"类识别算法研究 [J], 更藏卓玛; 安见才让因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
基于混合策略的藏文虚词识别方法
基于混合策略的藏文虚词识别方法拉玛扎西;才智杰;班玛宝【摘要】藏文虚词在歧义消解、句法、句型和语义处理等方面起着重要的语法作用.该文在分析传统藏文虚词研究成果的基础上,统计了面向自然语言处理的藏文虚词及特征,提出了基于规则和最大熵模型相结合的藏文虚词识别策略.实验表明,该方法识别藏文虚词的准确率、召回率和F1值分别达98.39％、98.75％、98.57％.【期刊名称】《中文信息学报》【年(卷),期】2019(033)007【总页数】6页(P75-80)【关键词】自然语言处理;藏文虚词;基于规则;最大熵模型【作者】拉玛扎西;才智杰;班玛宝【作者单位】青海师范大学计算机学院,青海西宁810016;青海省藏文信息处理与机器翻译重点实验室,青海西宁810008;藏文信息处理教育部重点实验室,青海西宁810008;青海师范大学计算机学院,青海西宁810016;青海省藏文信息处理与机器翻译重点实验室,青海西宁810008;藏文信息处理教育部重点实验室,青海西宁810008;青海师范大学计算机学院,青海西宁810016;青海省藏文信息处理与机器翻译重点实验室,青海西宁810008;藏文信息处理教育部重点实验室,青海西宁810008【正文语种】中文【中图分类】TP3910 引言藏文是一种典型逻辑格语法体系的拼音文字[1]，由实词和虚词按一定的语法结构组合而成。
实词具有具体词汇意义，包括名词、代词、动词、形容词、数词等，可以单独使用；而虚词没有实际意义，包括语法虚词[2](格助词和接续助词)和关联词等，不能单独使用。
计算机自动识别虚词对文本的歧义消解、句法分析、句型及语义处理等具有重要作用，并在藏文分词[3]和停用词选取[4]等方面有重要的应用价值。
现有文献中未见详细面向自然语言处理的藏文虚词特征及其个数的分析，并且没有研究多音节虚词的识别。
本文在分析传统藏文虚词研究成果的基础上，初步统计了面向自然语言处理的藏文虚词，并分析了藏文虚词的特征，从而提出了基于规则和最大熵模型相结合的藏文虚词识别策略。
藏文文法《三十颂》研究
藏文文法《三十颂》研究最近几十年，藏文文法受到了越来越多的关注，尤其是《三十颂》，一个古老的文本，其文法极具特色。
为了深入考察《三十颂》的语法特征及研究意义，本文尝试对其文法结构进行系统的分析和比较。
首先，本文将围绕《三十颂》的语法结构进行探讨。
《三十颂》由二十七句非虚词和三句虚词组成，后者可以视为连接句，把前者链接起来，形成一个完整的句子。
该句子的句式通常由三种形式组成：虚词+非虚词+定位，即：“虚词+词句+定位”，以紧密地组合在一起。
这种句式有助于表达某些简单的意思，但是这种句式也有一定的局限性，不能用于表达复杂的意思。
其次，本文将对《三十颂》的语法结构进行改进和研究。
在改进方面，《三十颂》的语法结构由三个基本结构组成：虚词+非虚词+定位，这些结构实际上受到了经典汉语文法的影响。
因此，可以利用现代汉语文法来改进《三十颂》的语法结构，使其能够更好地表达复杂的意思。
在研究方面，可以利用现代方法，如构建语法树等，对《三十颂》进行深入剖析，从而有助于我们更全面地了解该文本的语法特征及研究意义。
最后，本文认为，对《三十颂》语法结构的研究和改进，可以为我们更好地理解藏文文法，进而发掘更深层次的意义提供帮助。
此外，本文的研究结果还可以为今后继续探索藏语文法及其相关研究提供参考。
因此，本文通过对《三十颂》语法结构的研究，发现其具有独特的特征，既受到经典汉语文法影响，又有一定的局限性。
因此，可以借助现代汉语文法，改进《三十颂》语法结构，使其能够更好地表达复杂的意思；同时，可以通过现代语法手段，如构建语法树等，对《三十颂》进行深入分析，从而可以更全面地了解该文本的语法特征及研究意义。
此外，本研究还可以为今后藏文文法及其相关研究提供参考，从而有助于我们更好地理解藏文文法，从而发掘更深层次的意义。
《2024年蒙古族藏文文论体系研究》范文
《蒙古族藏文文论体系研究》篇一一、引言蒙古族与藏族是中华大地上源远流长的民族之一，他们以其深厚的文化底蕴、独特的精神追求和非凡的创作能力在中华民族的历史长河中占据了重要地位。
其文学作品中所体现的哲学观念、文化思想和艺术表达构成了丰富多元的蒙古族藏文文论体系。
本篇论文的写作旨在进一步梳理与探讨这一文论体系的形成、发展及其影响，以期为中华文化的研究与传承提供新的视角和思路。
二、蒙古族藏文文论体系的形成蒙古族藏文文论体系的形成，源于其独特的自然环境、历史背景和文化传统。
在漫长的历史进程中，蒙古族和藏族人民在生产生活中积累了丰富的经验，形成了独特的审美观念和艺术表达方式。
这些观念和方式在文学作品中得到了充分体现，形成了独具特色的蒙古族藏文文论体系。
首先，蒙古族和藏族的自然环境对文论体系的影响深远。
草原和雪域的自然风光为他们的文学创作提供了丰富的灵感。
在作品中，自然与人的关系、人与自然的和谐共处等主题得到了充分体现。
其次，历史背景对蒙古族藏文文论体系的影响也不可忽视。
在漫长的历史进程中，蒙古族和藏族人民经历了无数的战争、迁徙、融合等历史事件，这些事件对他们的文化观念、价值取向和审美追求产生了深远影响。
最后，文化传统是蒙古族藏文文论体系形成的重要基础。
蒙古族和藏族的传统文化中包含了丰富的哲学思想、宗教信仰、道德伦理等元素，这些元素在文学作品中得到了充分体现，形成了独特的文论体系。
三、蒙古族藏文文论体系的发展蒙古族藏文文论体系在发展过程中，不断吸收其他民族的文化精华，形成了多元共融的文化格局。
在文学创作中，蒙古族和藏族人民充分发挥了其独特的创造力，创作出了大量优秀的文学作品。
这些作品不仅在内容上丰富多彩，而且在形式上不断创新，为蒙古族藏文文论体系的发展注入了新的活力。
同时，蒙古族藏文文论体系在发展过程中也受到了其他民族和外来文化的影响。
例如，佛教、道教等宗教文化对蒙古族和藏族的文学创作产生了深远影响；汉族的诗歌、散文等文学形式也为蒙古族藏文文论体系的发展提供了借鉴和启示。
信息处理用藏语虚词位格助词的语法功能研究
信息处理用藏语虚词位格助词的语法功能研究索南才让① 虚词具有独特的语言特征，藏语虚词一般不作句子成分，不表示实在的意义的词，主要的作用是组合语言单位。
“词类可以分为两个大类：封闭类（ ｃｌｏｓｅｄ ｃｌａｓｓ）和开放类（ ｏｐｅｎ ｃｌａｓｓ）。
封闭类是那些包含的单词成员相对固定的词类。
”［１］藏语虚词属于封闭类，虚词单独没有表达意思的功能，只有与词组合才能表达意思。
从现代语言学和现代藏语语法自身的角度来考虑时，我们可以看出传统语法的主要出发点是语义。
而担当句子中主要语法功能的是虚词，所以对虚词的研究便构成了藏语语法的重要部分。
① 作者单位：青海师范大学民族师范学院计算机系内就是有三个以上不Ｆ§种虚词又都有一个．：∑搿‘犁’、，， ‘‘儋壬赶Ｒ终结词（；一．‘ｆ∈３一）、７＿｝ｊ！：乏：专盐右Ｅ１个［ｊ Ｊ、从穑切面９］噶·洛桑赤列在■一－。
‘）、位格助词贯’１）、时态助词．不自由虚词甘ｌ据历代学者的匀 虚词分类也叫业格助词，共有“≤１＿的限制为自由虚词。
其余五在前一音节后加字，’后边用 皇 ＿＿－－＿－＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿．＿－＿－．＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿一词性词语后饰谓语的时’＋动词（Ｓｒ三号：’ ｉ ｊ７：拿二ｋ：互 １．１于１土刎删＼ｌ１ １．Ｌ‘．；。
釜五”：‘ｉ：’ ｉｆ’：＝象声词＋矗一：葛十动事，等描述谓语动作状态，．‘’：ｊ＋动词（０ ＋ＬＳＪ ｒｍ一１∑Ｊｌ■、’ＨＵ ｌｔ＾．］格桑居冕，格桑，］噶玛司都．司都ｊ］马进武．藏语语｛＝］多识，藏语语法ｔ］多吉杰布，藏文］１太空皿磕碍钳缩：。
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藏文文法理论及其虚词体系研究
始于十三世纪，藏文文法已经问世多年，其理论与虚词体系一直以其独特令人
耳目一新的特色被学者们所广泛认别。
藏文是个多元文化的语言，藏族民调，与汉文比起来有其迥异的文法特征，博大精深的结构极具化学义，是一门学问深奥。
藏文文法分为两个重要部分：一部分是语法，包括：虚词体系、词范畴、格体
系等等。
此外，还有另外一部分，就是规范性的发音特征。
在藏语中，每一个虚词都可以做为不同语义发音的范畴，也可以独立作为语言表达的实体。
虚词的意义包括：词性的尾音变换，因为它们可以表达多种句型意义；另外，它们还可以把一些复杂的和抽象的意义表达出来。
虚词的体系下的藏文的文法已经迅速发展起来，在藏文语言研究中已经成为重
要的一元素，对语言本身也可以更深入的了解。
此外，它也有助于释放藏文文学文化中人们向往的包容性和理解性，散发出古老文明的灿烂光芒。
藏文文法与虚词的体系的研究，承载着源远流长的古老文化的精神，它的出现
为藏文文学文化的传承提供了强大的动力，对高校教学与高等教育也有着多重意义。
以藏文文法及其虚词为基础，学术界可以拓展更广阔的认识世界，并向地球村精神学习致敬。