張嘯巖 張慧 陳宇

摘要：緬甸語屬于低資源語言，收集大量緬語文本進行預訓練是一項耗時耗力的工作。目前已存在一些在多種語言（包括緬甸語）上預訓練的模型，例如bert-base-multilingual-cased和xlm-roberta-base。因此，文章提出了一種新方法，即在多語言（包括緬甸語）預訓練模型的基礎上，利用緬語文本進行再預訓練，以提升模型的分詞性能。首先，構建了緬語預訓練語料庫，并使用它制作了一個僅包含緬甸語的tokenizer。然后，重置了多語言預訓練模型的詞嵌入層和位置編碼層，并在重置后的多語言預訓練模型上使用自制的tokenizer加入緬語預訓練語料庫進行再預訓練。最后，在自建的以及公開的分詞標注數(shù)據(jù)集上進行了微調。與未進行再預訓練的情況相比，模型在F1值上分別提高了2.23%和1.2%，且自建數(shù)據(jù)集的提升幅度高出公開數(shù)據(jù)集的1.34%。

關鍵詞：緬甸語；自然語言處理；自動分詞；Roberta；語料庫

中圖分類號：TP391 文獻標識碼：A

文章編號：1009-3044（2024）11-0022-07