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龙图腾网获悉昆明理工大学申请的专利一种基于多标注者的越南语依存句法分析方法、系统、电子设备获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119990102B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-10发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510161292.5，技术领域涉及：G06F40/211；该发明授权一种基于多标注者的越南语依存句法分析方法、系统、电子设备是由李英;张振国;余正涛;高盛祥设计研发完成，并于2025-02-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多标注者的越南语依存句法分析方法、系统、电子设备在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于多标注者的越南语依存句法分析方法、系统、电子设备，属自然语言处理领域。本发明利用无标注数据对XLMRoBERTa模型的参数进行微调。接着使用UD树库训练一个初始的越南语依存句法分析模型，将句子输入该模型进行解析，生成含有噪声的伪数据。将这些伪数据输入到预先设计的提示模板中，利用大语言模型DeepSeek进行二次标注，通过提示学习逐步修正噪声数据，输出高质量的标注结果。最后，将二次标注后的伪数据作为额外的训练语料，与原始标注数据结合，训练新的越南语句法分析模型。本发明通过引入伪数据增强和多标注者协同优化机制，显著提升了模型在越南语依存句法解析任务中的性能。

本发明授权一种基于多标注者的越南语依存句法分析方法、系统、电子设备在权利要求书中公布了：1.一种基于多标注者的越南语依存句法分析方法，其特征在于：所述方法包括如下步骤： Step1、下载相关的越南语依存句法UD树库作为训练语料，VnDT树库作为构建伪数据的原始语料，同时收集越南语无标注数据； Step2、通过收集的越南语无标注数据对XLM-RoBERTa模型进行微调，从而增强多语言预训练模型的表征能力； Step3、UD树库经过微调后的XLM-RoBERTa模型得到相关的嵌入表示、字符嵌入表示和词级嵌入表示再进行拼接作为最终的输入向量； Step4、将输入向量经过三层双向长短时记忆网络进行编码获得其上下文表示，并作为KAN的输入； Step5、通过双仿射打分层获取依存弧的分值，最终通过最大生成树算法进行解码获得依存句法树； Step6、利用UD树库构建的依存句法分析模型对从VnDT树库中随机抽取的句子进行解析，获取含有噪声的伪数据； Step7、将伪数据按照预先设计的提示模板输入到大模型DeepSeek中进行二次标注； Step8、将二次标注标注后的伪数据作为额外的训练语料与UD的树库合并，重新训练一个新的越南语依存句法分析模型； 所述Step3包括： Step3.1、输入层的每个词所对应的最终输入向量由三部分表示组成：第一部分是字符嵌入表示，它能够捕捉单词的字符级信息；第二部分是XLM-RoBERTa模型生成的表示，它提供了更高层次的上下文语义信息；第三部分是词级嵌入表示，它提供了每个单词的基本语义信息。

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