基于特征融合结合注意力机制的藏文文本分类模型

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摘  要：由于藏语与汉语、英语在语法结构和词汇特点上的差异，传统的文本分类方法在藏文上的应用面临挑战。为此，该文提出一种基于多特征融合与注意力机制的藏文文本分类模型，该模型结合CINO、TextCNN和BiLSTM模型的优势。实验结果表明，该文提出的模型在公开数据集TNCC上的F1值为73.09%，在自建数据集TiTCD上的F1值为80.97%。（剩余6592字）

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