一种端到端的藏语字符音节级数据清洗方法

一种端到端的藏语字符音节级数据清洗方法，涉及藏语自然语言处理领域。通过分析藏语拼写错误特征，设计了一种基于预训练语言模型的双头编码器‑解码器架构，结合半掩码技术实现了字符级和音节级错误的分级检测与校正。该模型具有三大创新点：专门针对藏语多层级语言特性设计的神经网络架构；引入半掩码技术精准定位音节级错误区域；采用分级处理机制平衡模型性能与计算效率。实验结果表明，本方法在保持高准确率的同时，计算效率较传统两阶段模型提升30%以上。本方法不仅解决了藏语数据清洗中人工校验效率低、质量不稳定的问题，也为其他资源稀缺的少数民族语言文本处理提供了可借鉴的技术方案，对推动民族语言信息处理技术的发展具有重要意义。