基于Transformer的汉字到盲文端到端自动转换

• Published in: 计算机科学 Vol. 48; no. z2; pp. 136 - 141
• Main Authors: 蒋琪, 苏伟, 谢莹, 周弘安平, 张久文, 蔡川
• Format: Journal Article
• Language: Chinese
• Published: 兰州大学信息科学与工程学院 兰州 730000%中国盲文出版社 北京 100142 2021
• Subjects: 汉盲转换;端到端深度学习;编码器-解码器模型;Transformer
• ISSN: 1002-137X
• DOI: 10.11896/jsjkx.210100025

TP391; 汉字到盲文自动转换是改善我国1700万视障人群生活学习和贯彻落实国家信息无障碍建设的重要问题.现有汉盲转换方法均采用多步转换方法,先对汉字文本进行盲文分词连写,再对汉字进行标调,最后结合分词和标调信息合成盲文文本.该文提出一种基于编码器-解码器模型Transformer的端到端汉盲转换方法,利用汉字-盲文对照语料库训练Transformer模型.基于《人民日报》六个月约1200万字中文语料,该文构建了国家通用盲文、现行盲文、双拼盲文三种对照汉盲语料库.实验结果表明,该文提出的方法可将汉字一步转换为盲文,并在国家通用盲文、现行盲文、双拼盲文分别有80.25％,79.08％和79.29％的BLEU值.相比现有汉盲转换方法,该方法所需语料库的建设难度较小,且工程复杂度较低.