《藏文信息处理的原理与应用》教案 第7、8章 藏文句法分析、藏文字形识别

一、基本信息教学内容：第7章藏文句法分析课时安排：2课时课型：新授课二、“三备”1.教学内容分析该章继藏文词法分析基础上，主要围绕句法概述、藏文句子边界识别、藏文句子分类和藏文句子语义分析等方面进行了讲解。句法概述部分介绍了成分语法理论和依存语法理论。藏文句子边界识别部分主要讲述了基于规则和混合方法的藏文句子边界识别方法。藏文句子分类中根据句中的动词把藏文基本句型划分为7类，并以基本句型为基础讨论了藏语基本句型的省略、延伸、语序变化、派生句类和构成复句等变化。藏文句法分析部分首先介绍了常用的短语结构句法分析方法、依存句法分析方法和深层文法句法分析方法；然后讨论了传统的藏文句法分析方法和基于深度学习的藏文句法分析。藏语句子语义分析部分主要介绍了语义角色标注的相关知识和理论，以及近年来在藏语语义分析方面开展的相关工作和取得的成果。2.教学对象分析（1）学生背景和知识基础计算机科学与技术专业大四学生，已具备编程基础、操作系统原理、计算机网络等核心课程知识。本课程学习之前，同学们已经学习了课程概述、藏文字符介绍、藏文字符编码和藏文词法分析等课程内容，对藏文信息处理的研究现状、处理单位、基本理论和处理方法有一定的了解，为进一步学习藏文句子识别、藏文句法分析和藏文语义分析奠定了基础。（2）学习需求与能力特点需要了解和掌握基于规则、统计和深度学习的自然语言处理原理，对比不同方法的处理结果。对藏文句子边界识别、藏文句法分析和语义角色标注方法需要结合已有的开源软件和编程实践深化理解。3.教学方法设计基于本节讲授的知识内容，针对学生的情况，本节课采用任务驱动、演示、自学指导等多种教学方法。三、教学目标1.知识目标（1）熟悉句法分析理论，包括成分语法分析理论和依存语法理论的相关术语、概念、规则和分析方法等。（2）了解和掌握基于规则和基于混合方法的藏文句子边界识别方法。（3）熟悉7类藏文基本句型及其划分依据和特征。（4）了解和掌握传统的藏文句法分析方法和基于深度学习的藏文句法分析方法。（5）熟悉藏语语义角色标注规范和语义角色分析理论，以及语义分析方法。2.能力目标（1）根据藏文句子特征，设计并实现藏文句子边界识别系统。（2）熟悉藏文句法相关的理论、标注规范、自动标注方法和分析方法。（3）熟悉藏语语义角色标注理论、规范和不同的方法。3.情感目标（1）通过学习和了解藏文句子边界识别任务，对比汉藏句末标点符号的功能和用法，让学生认识到不同语种之间的共性和特性，增加各民族学生之间的交流交往交融。（2）通过学习藏语句法分析和语义角色标注，提升让学生们的问题分析能力和解决能力，培养他们的思维能力和创新意识。（3）激发同学们对多语种信息处理技术的兴趣，鼓励同学们参与多语种信息处理社区活动。四、重点和难点1.教学重点（1）藏文句子边界识别方法。（2）藏语句法分析方法（藏语短语结构句法分析方法和藏语依存句法分析方法）。（3）藏语句子语义角色标注方法。2.教学难点（1）实现基于深度学习的藏语句法分析方法。（2）藏语语义角色标注集和藏语语义角色标注数据集的构建。五、教学过程1.组织教学（5分钟）2.复习引入（5分钟）【提问】【复述】藏文分词藏文虚词及其识别藏文动词及其识别藏语词类划分依据藏语词性自动标注方法藏文词级自动校对3.传授新知识（65分钟）【讲解】（1）句法概述句法核心目标是定义词语如何通过层级结构、线性顺序和依存关系构成合法语句。成分语法理论（ConstituencyGrammar）：一种以‌层级结构‌为核心的句法分析理论，强调句子由‌嵌套的短语成分‌（如名词短语NP、动词短语VP）构成。分类：基于上下文无关语法（CFG）‌和‌概率上下文无关语法（PCFG）‌。CFG四元组定义：‌N‌：非终结符集合（如NP、VP）；‌Σ‌：终结符集合（如词、标点）；‌R‌：产生式规则集合（如VP→VNP）；‌S‌：初始符号（如句子S）。‌CFG规则应用‌：每个规则左部为单个非终结符，右部为终结符或非终结符组合。CFG‌句法树生成流程‌‌步骤1：词法分析‌：将句子切分为终结符序列。‌步骤2：规则匹配‌：自底向上或自顶向下匹配规则，构建句法树。‌CFG特点‌：规则明确，但无法处理歧义（如“咬死了猎人的狗”存在多重解释）。PCFG‌特点：PCFG在CFG基础上引入‌概率模型‌，用于歧义消解和最优结构选择。例如：VP→VNP[0.7]VP→VPP[0.3]PGFG‌概率计算‌：通过动态规划算法（如CKY算法）计算所有可能结构的概率，选择最大概率树。‌依存句法理论：依存句法理论的核心思想是‌动词中心论‌，即动词作为句子中心，支配其他成分（如主语、宾语）。依存关系的核心要素‌：‌1）依存关系标签‌描述语法功能角色，例如：nsubj（名词性主语）：他→解决obj（直接宾语）：问题→解决advmod（副词修饰）：快速→解决。‌2）配价理论（ValencyTheory）‌动词的“价”决定其可支配的动元数量：‌一价动词‌：仅需一个动元（如“睡觉”：“他睡觉”）。‌三价动词‌：需三个动元（如“给”：“他给我书”）。‌3）约束公理‌‌投射性‌：依存关系在句子线性顺序上不交叉（如“他快速解决了问题”中“他”与“问题”不跨动词交叉）。‌无环性‌：依存树中不存在循环依赖。依存语法理论以词间非对称依存关系为核心，通过构建依存树描述句子的语法结构。其分析方法根据技术框架可分为四类：基于图的依存句法分析基于神经网络的图依存句法分析基于转移的依存句法分析基于神经网络的转移依存句法分析【讲解】（2）藏文句子边界识别基于规则的藏文句子边界识别方法该方法采用结尾词表和非结尾词表相结合的方式，较好地解决了标点符号存在歧义的问题。部分结尾词表和非结尾词表如下：部分结尾词表部分非结尾词表基于混合方法的藏文句子边界识别最大熵模型+语法规则规则+支持向量机【讲解】【分析】（3）藏文句子分类高定国等人经统计把藏文基本句型划分为了7类。及物动词谓语句S1：n/rr+pznvt不及物动词谓语句S2：rr/nn/rr+pw/pcvi判断动词谓语句S3：n/rr+cn/rrvp/uf助动词谓语句S4：n/rr+pwn/rrvx/vc形容词结尾的句子S5：n/rr+a状态动词结尾的句子S6：n/rr+z比喻句结尾的句子S7：n/rr+ub在《藏文文本分析与挖掘技术研究》中把藏文句型分为11类。1）动词谓语句；2）形容词谓语句；3）存在助词谓语句；4）判读助词谓语句；5）比喻助词谓语句；6）祈使助词谓语句；7）时态助词谓语句；8）语气助词谓语句；9）助动词谓语句；10）疑问代词谓语句；11）终结助词谓语句。【讲解】（4）藏文句法分析句法分析（syntacticparsing）：自然语言处理中的关键技术之一，它是对输入的文本句子进行分析以得到句子的句法结构的处理过程。根据句法结构的表示形式不同，最常见的句法分析任务可以分为句法结构分析、依存关系分析和深层文法句法分析。句法结构分析又称短语结构分析（phrasestructureparsing），也叫成分句法分析（constituentsyntacticparsing）。作用是识别出句子中的短语结构以及短语之间的层次句法关系。短语句子结构句法分析方法首先需要把句子划分成单独的短语结构，如，动词性短语(动词V和其他词性构成的短语)、名词性短语(名词N和其他词性构成的短语)、介词性短语等，再使用树形结构把句子表示出来，最后采用自顶向下剖析、移进-归约方法、CYK方法、线图分析法等经典的规则算法和PCFG方法、条件随机场（CRF）方法等经典的统计算法分析句子结构。依存关系分析又称依存句法分析（dependencysyntacticparsing），简称依存分析，作用是识别句子中词汇与词汇之间的相互依存关系。深层文法句法分析即利用深层文法，例如词汇化树邻接文法（LexicalizedTreeAdjoiningGrammar，LTAG）、词汇功能文法（LexicalFunctionalGrammar，LFG）、组合范畴文法（CombinatoryCategorialGrammar，CCG）等，对句子进行深层的句法以及语义分析。传统的藏文句法分析基于深度学习的藏文句法分析【讲解】（5）藏语句子语义分析语义角色标注祁坤钰等人建立了一个面向藏语句法、语义分析的语义角色标注体系；依据藏语逻辑格的接续特征和语义映射关系建立藏语句法树库TTB。珠杰等人借鉴PropBank标注规范和语义角色分析理论，探讨了藏语语义角色标注问题。语义分析多杰卓玛等人研究和分析了藏文“Ｎ1+G+Ｎ2”语义关系。班玛宝等人通过详细分析La格的用法及特征，在研制La格浅层语义标记规范的基础上，提出一种端到端的长短时记忆神经网络藏文La格浅层语义分析方法。柔特等人研究了藏文句义分割方法，提出了一种藏文句义分割方法，通过长度介于词语和句子之间的语义块单元进行句义分割。4.巩固新知识（10分钟）（1）短语结构句法理论（2）依存语法理论（3）藏文句子边界识别（4）基于短语结构和依存句法分析方法（5）藏语语义角色标注体系和标注方法5.布置作业（5分钟）1.采用短语结构句法分析方法分析一个藏语句子的句法结构。2.用依存句法理论分析一个藏语句子的依存关系并画出对应的依存关系图。3.藏语的基本句型有哪些？4.相比于藏字拼写检查，藏文词级校对的难点在哪？六、教学后记一、基本信息教学内容：第8章藏文字形识别课时安排：2课时课型：新授课二、“三备”1.教学内容分析“藏文字形识别”是自然语言处理与计算机视觉交叉领域的重要知识点。藏文字形识别涉及将藏文的图像信息转化为计算机可识别的数字化文本，其技术方法主要包括基于规则与统计的识别方法和基于深度学习的识别方法。基于规则与统计的藏文字形识别，通过对藏文字的图形信息进行特征提取，与预先存储的标准藏文特征信息匹配来实现识别，包含联机识别和脱机识别，涉及图像输入、图像处理等多个环节。基于深度学习的藏文字形识别则借助卷积神经网络、循环神经网络等模型，在多种场景下提升了识别的精度和鲁棒性。本节内容是在学生对文本识别有一定基础认知后，针对特定语言文字识别的深入学习，是后续藏文信息处理相关应用的基础，具有重要的实践意义。2.教学对象分析学生已学习过计算机科学的基础知识，对自然语言处理、计算机视觉等领域有初步了解，也接触过一些基本的算法和模型。这些知识为学习藏文字形识别奠定了基础，但藏文具有独特的字形结构和书写特点，且藏文字形识别涉及多种复杂的技术方法，学生理解和掌握起来存在一定难度。3.教学方法设计基于本节知识内容和学生情况，本节课采用讲授法、案例分析法、小组讨论法相结合的教学方法。通过讲授清晰阐述基本概念和原理，结合实际案例让学生了解技术的应用，组织小组讨论激发学生思考，加深对知识的理解。三、教学目标1.知识目标（1）理解文本识别的概念、发展历程和基础原理，能将其应用于对藏文字形识别的理解。（2）掌握基于规则与统计的藏文字形识别的原理、方法、系统结构和运行流程。（3）掌握基于深度学习的藏文文本识别的主要方法和相关网络模型，了解其在不同场景下的应用。2.能力目标（1）具备分析藏文字形识别技术特点和适用场景的能力能根据不同的藏文文本类型（如印刷体、手写体、古籍等），分析不同识别技术的优势和不足，选择合适的识别方法。（2）具备初步应用藏文字形识别相关技术的能力了解相关模型的基本原理，能对简单的藏文图像识别问题进行分析和尝试解决。3.情感目标（1）培养学生对藏文字形识别技术的兴趣和重视让学生认识到藏文字形识别在保护和传承藏文化、促进藏文信息处理发展中的重要作用，激发他们对该领域的探索欲望。（2）培养学生的跨学科思维和创新意识藏文字形识别融合了多个学科的知识，通过学习让学生学会跨学科思考问题，培养创新意识，尝试提出新的识别思路和方法。（3）增强学生的文化自信和责任感了解藏文作为我国重要的少数民族语言文字，其信息化处理的重要性，增强学生保护和传承民族文化的责任感。四、重点和难点1.教学重点（1）文本识别的基础原理，包括图像预处理、文字区域检测、字符分割与识别、后处理四个关键阶段。（2）基于规则与统计的藏文字形识别的系统结构、运行流程和识别过程。（3）基于深度学习的藏文文本识别中常用的网络模型（如ResNet、FasterR-CNN、CRNN等）及其在不同场景下的应用。2.教学难点（1）藏文字形识别中不同技术方法的具体实现原理，尤其是基于深度学习的复杂网络模型的工作机制。（2）针对藏文的特点（如独特的字形结构、多种字体类型等），不同识别技术如何进行适应性调整和优化。五、教学过程1.组织教学（1.5分钟）清点学生人数，维持课堂秩序，让学生做好上课准备。2.复习引入（3.5分钟）回顾之前学习的文本处理相关基础知识，如文本处理在自然语言处理中的地位和作用。提问学生：“我们已经了解了文本处理的大致概念，那么对于具有独特拼写结构的藏文，其字形识别的意义有哪些呢？”由此引出本节课的主题——藏文字形识别。3.传授新知识（75分钟）（1）文本识别概述（20分钟）【讲解】1）讲解文本识别的概念，强调其是计算机视觉与自然语言处理交叉领域的核心技术，以及从传统OCR到现代端到端智能系统的发展。2）介绍文本识别的发展历程，从技术萌芽与早期探索、模板匹配与特征方法主导期、神经网络与实用化突破到深度学习与智能化转型四个阶段，让学生了解技术的演进过程。3）详细阐述文本识别的基础原理，逐一讲解图像预处理、文字区域检测、字符分割与识别、后处理四个关键阶段的具体内容和作用。【讨论】结合实例说明每个阶段的重要性，如图像预处理中的去噪操作对后续识别的影响。（2）基于规则与统计的藏文字形识别（25分钟）【讲解】+【讨论】1）讲解基于规则与统计的藏文字符识别的原理和方法，介绍联机识别和脱机识别的概念。2）分析藏文识别系统的结构，结合图8-1详细说明图像输入、图像处理、版面分析、特征提取、识别处理、结果校正、输出显示七个组成部分的功能。图8-1藏文识别系统的结构3）阐述藏文识别系统的运行流程，依据图8-2讲解从图像输入到输出的各个步骤。图8-2藏文识别系统的运行流程4）讲解藏文识别的过程，包括预处理、识别和后处理三个阶段，强调每个阶段的关键操作和注意事项。5）介绍基于规则和统计的藏文文本识别的研究成果，如不同字体（乌金体、乌梅体）、不同类型（印刷体、木刻体、手写体）藏文的识别