藏文字频统计系统中字构件分解算法

doi:10.3969/j.issn.1007130X.2011.

J4 ›› 2011, Vol. 33 ›› Issue (3): 159-162.doi: 10.3969/j.issn.1007130X.2011.

藏文字频统计系统中字构件分解算法

才让卓玛,才智杰

（青海师范大学藏文信息研究中心，青海西宁 810008）

收稿日期:2010-03-25 修回日期:2010-06-03 出版日期:2011-03-25 发布日期:2011-03-25
作者简介:才让卓玛（1970），女，青海乐都人，硕士，副教授，研究方向为藏文信息处理才智杰（1970），男，青海乐都人，硕士，副教授，研究方向为藏文信息处理。
基金资助:
国家社科基金资助项目（09XYY024）;青海师范大学科研基金资助项目

A Decomposition Algorithm for Words Components in the Tibetan Word Frequency Statistics System

CAI Rang Zhuo Ma,CAI Zhi Jie

(Tibetan Intellectual Information Processing Centre,Qinghai Normal University,Xining 810008，China)

Received:2010-03-25 Revised:2010-06-03 Online:2011-03-25 Published:2011-03-25

摘要/Abstract

摘要：

藏文字频统计是藏文信息处理的基础性工作，通过对藏文字的部件、音节、结构和字的频度与通用度等定量统计与定性分析，为藏文信息处理提供基础数据。藏文字是一种由藏文字构件横向和纵向组合而成的拼音文字，在藏文字频统计中不仅要从整字角度统计分析藏文字频度属性，还要统计分析构成其构件的频度及位置属性。因此，在藏文字频统计系统中要分解构成藏文字的各部件。本文通过开发藏文字频统计系统，利用组合构件库结合藏文文法提出了一种藏文字构件分解算法。经测试，该算法不仅简单易行, 而且可以有效地确定出各基本构件的位置特征，已应用于项目藏文字频统计系统。

关键词: 字频统计, 构件, 分解

Abstract:

Tibetan word frequency statistics is a basic work for Tibetan information processing. Tibetan words are combined by the components from the vertical and horizontal directions, therefore, decomposing the Tibetan words components is the foundation to sum the attributes of such alphabetic writing. This paper is based on the development of the Tibetan word frequency statistics system, proposes a decomposition algorithm for Tibetan words, and the preliminary experiments show that this algorithm is not only simple and feasible, but also can effectively determine the location of each basic components.

Key words: word frequency statistics;component;decomposition

才让卓玛,才智杰. 藏文字频统计系统中字构件分解算法[J]. J4, 2011, 33(3): 159-162.

CAI Rang Zhuo Ma,CAI Zhi Jie. A Decomposition Algorithm for Words Components in the Tibetan Word Frequency Statistics System[J]. J4, 2011, 33(3): 159-162.

[1]	张永智, 何可人, 戈珏. 改进YOLOv7网络在低空遥感图像目标检测中的应用[J]. 计算机工程与科学, 2024, 46(07): 1269-1277.
[2]	付晓, 苏醒, 董德尊, 钱程东. 面向众核CPU的稠密线性求解器性能评测与优化[J]. 计算机工程与科学, 2024, 46(06): 984-992.
[3]	周成江, 贾云华, 张雨宽, 禄俊. 基于FCEEMD复合筛选的故障特征提取方法[J]. 计算机工程与科学, 2023, 45(11): 2070-2077.
[4]	刘通, 周宁宁. 基于Setwise排序的深度输入感知因子分解机[J]. 计算机工程与科学, 2023, 45(10): 1891-1900.
[5]	李建红, 苏晓倩, 吴彩虹. 深度层次注意力矩阵分解[J]. 计算机工程与科学, 2023, 45(01): 28-36.
[6]	高永强, 张之明, 王宇涛. 基于Cross-DeepFM的军事训练推荐模型[J]. 计算机工程与科学, 2022, 44(08): 1364-1371.
[7]	周展朝, 刘茂福, 胡慧君, . 基于问题分解的多跳机器阅读理解模型[J]. 计算机工程与科学, 2022, 44(08): 1506-1513.
[8]	许晓阳, 王斯棋. 基于粒子分解的SPH并行算法研究与应用[J]. 计算机工程与科学, 2022, 44(06): 964-970.
[9]	贾俊杰, 姚叶旺, 陈旺虎. 基于非负矩阵分解的群组推荐算法[J]. 计算机工程与科学, 2022, 44(05): 933-943.
[10]	梁志伟, 吴海健. RoboCup标准平台组中基于改进合同网协议的任务分配算法[J]. 计算机工程与科学, 2022, 44(01): 176-183.
[11]	于琼, 田宪. 基于组合模型的非线性时间序列预测算法[J]. 计算机工程与科学, 2021, 43(10): 1817-1825.
[12]	魏云鹤, 马慧芳, 姜彦斌, 宿云. 融合社交信息的局部潜在空间推荐方法[J]. 计算机工程与科学, 2021, 43(09): 1653-1659.
[13]	曹天池, 李秀实, 李丹, 陈嘉南, 刘爽, 向未来, 胡迎松. 基于图像分解的光照估计算法 [J]. 计算机工程与科学, 2021, 43(08): 1422-1428.
[14]	李伟岸, 熊祥光, 夏道勋. 基于Schur分解和混沌置乱的彩色图像鲁棒水印算法[J]. 计算机工程与科学, 2021, 43(07): 1243-1249.
[15]	陈华烨, 汪海涛, 姜瑛, 陈星. 基于排序学习的构件检索方法的研究[J]. 计算机工程与科学, 2021, 43(06): 1006-101.

藏文字频统计系统中字构件分解算法

A Decomposition Algorithm for Words Components in the Tibetan Word Frequency Statistics System

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