一种基于多任务学习的词性标注与标点恢复方法及模型

本发明涉及基于多任务学习的词性标注与标点恢复方法及模型，属自然语言处理领域。通过采用多任务学习策略，同时处理标点恢复和词性标注，从而允许模型在学习过程中共享相关的表征。这种融合词性特征的方法使得模型能更深入地理解文本的句法结构，更准确地预测标点符号位置。本发明模型包括：编码层、词性标注层和标点恢复层。这种多任务学习框架允许模型在不同的语言学层面上进行联合训练，从而在词性标注和标点恢复两个任务上都取得更好性能。这种多任务学习方法不仅提高模型的预测精度，还增强其对复杂语言现象的处理能力。本发明能显著提升缅甸语音转录文本中标点恢复的整体性能，证明多任务学习方法在提升缅甸语标点恢复准确性方面的有效性。