文章摘要:在深度学习技术不断发展和预训练语言模型不断改进的背景下,文章探讨面向数字人文研究需求的古文典籍文本词性自动标注问题。以校验后的高质量《四库全书》全文语料作为训练集,构建SIKU-BERT预训练语言模型,在源自多领域的16部古文典籍文本上开展词性自动标注实验。结果表明,SIKU-BERT预训练语言模型在词性自动标注任务中表现优良,词性标签总体预测准确率达到89.64%。文章还展示了单机版“SIKU-BERT典籍智能处理系统”的词性自动标注功能设计及应用。

文章关键词:词性自动标注,数字人文,SIKU-BERT,预训练技术,

论文作者:耿云冬¹ 张逸勤² 刘欢² 王东波² 

作者单位:1. 华中农业大学外国语学院 2. 南京农业大学信息管理学院 

论文分类号: TP391.1

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文章来源：中国统计 网址: http://zgtj.400zhicheng.com/lunwen/itemid-115557.shtml

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