基于融合策略的藏语方言语体转换方法研究

Study on A Stylistic Conversion Method for Tibetan Dialect Based on Fusion Strategies

摘要

藏语分布地域广泛，方言差异显著，在语音、词汇及句法层面均呈现系统性差异。其复杂的敬语体系与灵活的句法结构，使得语体表现出强烈的地域特征。这些特征在机器翻译与语体转换任务中易引入语体噪声与语义歧义问题，影响模型对核心语义的准确建模。针对上述问题，文章提出一种融合语体特征建模与语义对齐的神经网络融合策略模型。该模型在表示层引入Word2Vec预训练词向量以增强语义先验；在结构层采用Bi-LSTM编码器与LSTM解码器，并结合注意力机制，实现了上下文信息的动态对齐与词向量表示、上下文编码与注意力机制的协同建模。基于卫藏、康巴和安多三大方言平行语料的实验结果表明，该模型在BLEU指标上较基线方法平均提升9.61个百分点，困惑度（PPL）平均降低6.61，显著提升了方言转换的准确性与语体自然度。

Abstract

The Tibetan language is widely distributed and exhibits significant dialectal differences, with systematic variations in phonetics, vocabulary, and syntax. Its complex honorific system and flexible syntactic structures result in strong regional characteristics in stylistic expression. These characteristics can easily introduce stylistic noise and semantic ambiguity in machine translation and style conversion tasks, affecting the model's ability to capture core semantics accurately. To address these issues, this paper proposes a neural network fusion strategy model that integrates stylistic feature modeling with semantic alignment. The model introduces Word2Vec pre-trained word vectors at the representation layer to enhance semantic prior knowledge. At the structural layer, it employs a Bi-LSTM encoder and an LSTM decoder, combined with an attention mechanism, to achieve dynamic alignment of contextual information and the collaborative modeling of word vector representations, context encoding, and the attention mechanism. Experimental results based on parallel corpora of the three major dialects—Ü-Tsang, Kham, and Amdo—show that the model achieves an average improvement of 9.61 percentage points in the BLEU score compared to baseline methods and an average reduction of 6.61 in perplexity (PPL), significantly enhancing the accuracy of dialect conversion and the naturalness of stylistic expression.

Graphical abstract

关键词

融合策略 / 藏语方言 / 语体转换

Key words

fusion strategy / Tibetan dialect / stylistic conversion

引 言

在人类复杂的语言交际系统中，语言表达的形式往往随着语境、社会关系、交际目的以及地域文化等差异而呈现出高度变异性。这种变异性集中体现在“语体”的区别上，涵盖了从正式的法律、学术文本到非正式的日常口语、社交媒体用语等多种语体形态。语体转换作为自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）领域中一项极具挑战性的关键任务，其核心学术价值在于构建一种从源语体向目标语体的高效映射机制，从而解决语言在不同交际场景下产生的异质性问题。实现语体转换的意义不仅在于文本风格的迁移，更在于通过深层的语义保持与句法重构，消除语言表达中的非规范因素，为自然语言理解（Natural Language Understanding，NLU）和自然语言生成（Natural Language Generation，NLG）等上游及下游任务提供标准化的数据支撑，从而在语音识别、机器翻译以及人机交互等多个维度发挥基础性作用。

方言与标准语之间的自动转换已在部分语言中得到探索。Shaalan等^[1]在阿拉伯语研究中提出通过词法规则与双语词典实现方言到现代标准阿拉伯语（MSA）的映射；Milon等^[2]则在孟加拉语研究中采用词典驱动与词法替换相结合的策略，实现了区域方言向标准语的较好转换效果。这些研究表明，规则、词典和统计建模方法能够在一定程度上缓解方言表达与标准语之间的差异，也为低资源、多方言语言的文本规范化处理提供了参考。然而，对于形态复杂、资源稀缺的语言，仅依赖词典替换或浅层规则难以充分处理复杂的语序变化、虚词冗余和句法重组问题，因而有必要进一步探索面向方言语体转换的端到端建模方法。

藏语内部方言变体复杂，通常可分为卫藏、安多和康巴三大方言区。不同方言不仅在语音、词汇方面存在差异，也表现出句法结构松散、虚词使用不稳定、口语化表达突出等语体特征。国内关于藏语方言的研究主要集中在语言学层面的语音、词汇和语法描写方面。格桑居冕等^[3]对藏语三大方言的语音、词汇和语法做了详细的描述和比较，为藏语方言的理论研究奠定了基础；华侃等^[4]、吉太加^[5]、周毛草等^[6,7]对安多、康巴、卫藏方言进行了深入的比较研究，分析了不同方言中虚词、动词形态及语法现象的差异。这些研究为藏语方言理论研究奠定了基础，但现有研究主要聚焦语言本体描写，面向自然语言处理任务的藏语方言语体自动转换研究仍较为不足，尤其缺乏统一的平行语料资源与系统化建模方法。在藏语自然语言处理应用中，方言口语表达与标准书面语之间的差异容易引入语义理解和规范生成误差，因此有必要构建面向藏语方言语体特征的自动转换模型。

针对上述问题，本文融合藏语方言语言学特征与神经网络建模方法，提出一种基于融合策略的端到端藏语方言语体转换模型，该模型采用Bi-LSTM编码器、LSTM解码器和注意力机制，对输入的方言输入序列进行上下文表示学习，并通过源端隐状态与目标端书面语表达之间的动态对齐，生成符合书面语规范的目标文本。本文重点从语体特征建模与语义对齐角度，验证该模型在藏语方言语体转换任务中的有效性。

1 藏语方言语体特征

藏语中各方言在句法规则、语气助词及表达习惯上均存在差异。比如，安多方言与卫藏方言在结构和语法上都有着明显的不同，对跨方言交流、理解与翻译任务带来了挑战^[8]。详细的方言与书面语对比分析如表1所示。

表1列举了若干具有代表性的藏语方言句式及其对应的书面语表达形式。从表中可以看出，方言语句普遍呈现词汇省略、句式结构松散、语气助词冗余以及句法不对称等特点；书面语则通过句法成分补全与结构规范化，实现了与方言在语义层面的一致性。以方言表达“ཆི་གད་ཡོང་ནས།”（为了什么而来）为例，其对应的书面语形式为“ཅི་ཞིག་གི་ཆེད་དུ་ཡོང་པ་ཡིན་ནམ།”（为了什么而来），前者省略了“ཅི་ཞིག”（什么）与“ཆེད་དུ”（为了）等结构性成分，体现出典型的口语化简化特征。类似地，在安多方言中，“འུ་ཆོ་གྱབ་གཅིག་གིས་འགྱོ།”（我们一起走），在书面语中对应为“ང་ཚོ་མཉམ་གཅིག་ཏུ་འགྲོ།”（我们一起走），这一转换过程同样反映出句法结构补全与语义表达强化的规律。

在藏语方言到书面语的转换场景中，其转换过程涉及多个语言学层级。根据现有研究，可将转换类型系统性地归纳为6大范畴^[9]：仅词汇变化、仅虚词变化、词序变化、根据实词的变化变虚词、虚词省略与整句转变。这6类转换机制共同构成了藏语方言语体转换的核心规律，也为后续模型的特征抽取与语体生成提供了语言学依据。例如：在“仅词汇替换”中，口语词汇“ཆི་ཟིག”（什么）需替换为藏语书面语“ཅི་ཞིག”（什么）。而在更为复杂的“整句转变”中，松散的口语表达“ཅ་ཁ་ཨེ་འདི་ལེ་ཅི་མྱིང་ལི་རེད།”（这个东西叫什么名字），需被重构为合乎藏语语法的完整书面语句子“དངོས་པོ་འདིའི་མིང་ལ་ཅི་ཟེར།”（这个东西叫什么名字）。

上述从局部到全局的转换操作共同构成了语体转换任务的核心挑战。从计算语言学的视角看，以上所有转换类型可以被统一形式化定义为一个序列到另一个序列的概率生成问题。给定一个源自方言的口语单词序列X=(x_{\mathrm{1}},x_{\mathrm{2}},...,x_m)，其目标是找到最优的目标书面语序列\widehat{Y}，使得条件概率P(Y\mid X)最大化，公式如下：

\widehat{Y}=\mathrm{a}\mathrm{r}\mathrm{g}\mathrm{m}\mathrm{a}{\mathrm{x}}_{Y}P\left(Y|X\right)（1）

在此框架下，概率模型P(Y\left|X)\right.需要具备强大的能力，以综合处理前述6种转换类型。这意味着模型F_{\theta }必须在平行语料D=\{(X^{(i)},Y^{(i)}{)\}}_{i=\mathrm{1}}^N上学习到一个复杂的映射函数，其参数通过最大似然估计获得，公式如下：

{\theta }^{\mathrm{*}}=\mathrm{a}\mathrm{r}\mathrm{g}\mathrm{m}\mathrm{a}{\mathrm{x}}_{\theta }{\displaystyle \sum _{i=\mathrm{1}}^N}\mathrm{l}\mathrm{o}\mathrm{g}P\left(Y^{\left(i\right)}|X^{\left(i\right)};\theta \right)（2）

该形式化定义的目的在于，使模型学会在任意上下文语境中自动判断所需执行的转换操作类型，既包括简单的词汇一对一替换，还包括深度句法结构重构，其实质为通过构建映射模型以学习语体间的统计规律与句法模式的语体归一化与风格迁移过程^[10]。该方法不仅能够有效支撑从语音识别文本后处理^[11]到自然语言生成风格控制等多种应用，也能有效缓解藏语方言文本中存在的词汇噪声与句法变异问题，实现“口语方言-书面语”的精准对齐，从而为下游语言理解与生成任务奠定基础。

2 融合策略的藏语方言语体转换模型

针对藏语方言语体转换任务中语料规模有限、方言词汇差异显著及语法结构不一致等问题，本文提出一种基于表示与结构融合的序列到序列语体转换模型。该模型在表示层充分利用静态词向量的先验语义信息，在结构层通过编码器-解码器架构实现语体特征建模与语义对齐两个子任务。其中，语体特征建模由BiLSTM编码器承担，旨在捕获方言语体中特有的句法松散特征与长距离语体依赖关系；语义对齐由Attention（Att）模块通过计算当前解码状态与各编码位置的相关性权重，自适应地在方言句子的松散结构中寻找与标准书面语相匹配的核心语义单元，从而完成动态语义对齐。整体架构如图1所示。

整体模型可分为3个模块：词向量嵌入层、编码器层与解码器层。模型首先对输入的藏语方言文本进行分词，并映射为基于Word2Vec的词向量表示；随后，向量序列输入至BiLSTM编码器，凭借其双向循环结构，模型能够充分提取源端方言序列的前后向（全局）语义依存关系，构建深层的上下文隐状态表征；接着，结合注意力机制的LSTM解码器对编码器输出的隐状态进行动态加权寻优；最终生成符合书面语规范的目标序列。该模型的双层融合策略能够在低资源、方言分布差异较大的藏语场景下，有效兼顾词汇语义的稳定性与句法结构的灵活性，从而提升语体转换的准确性与鲁棒性。

2.1 词向量嵌入层

为充分保留方言语料的词汇语义特征，首先采用Word2Vec模型对输入句子的离散字符进行向量化映射。通过上下文共现信息学习到词汇间的语义相似关系，使嵌入后的表示能够反映语义空间中的语义距离关系。

设输入方言语体句子为：

X=\left\{x_{\mathrm{1}},x_{\mathrm{2}},\dots ,x_t\right\}（3）

式中，x_t表示第 t个输入词。经嵌入映射函数E(\cdot )转换后，得到稠密语义向量序列，公式如下：

E=\left\{e_{\mathrm{1}},e_{\mathrm{2}},\dots ,e_t\right\},e_t=E\left(x_t\right)（4）

式中，e_t\in {\mathrm{R}}^d表示词向量，d为词向量维度。该嵌入序列为后续的编码器提供了语义先验特征输入。

2.2 编码器层

编码器承担语体特征建模的核心功能，采用双向长短时记忆网络（BiLSTM）结构，以同时捕获方言语体的前后向依赖特征。与单向LSTM仅利用历史信息不同，BiLSTM的双向传播机制能够有效识别方言中敬语触发词与句尾助词的远距离呼应、虚词省略造成的句法松散等典型语体特征，为后续语义对齐提供富含语体信息的隐层表征。具体地，对于输入序列中第t个词向量e_t，其前向与后向隐藏状态的计算公式分别如下：

\overrightarrow{h_t}=\mathrm{L}\mathrm{S}\mathrm{T}{\mathrm{M}}_f\left(e_t,\overrightarrow{h_{t-\mathrm{1}}}\right),\stackrel{⃖}{h_t}=\mathrm{L}\mathrm{S}\mathrm{T}{\mathrm{M}}_b\left(e_t,\stackrel{⃖}{h_{t+\mathrm{1}}}\right)（5）

最终将双向状态拼接得到的综合语义表示为：

h_t=\left[\overrightarrow{h_t};\stackrel{⃖}{h_t}\right]（6）

式中，[;]表示向量拼接操作。编码器最终输出序列表示为：

H=\left\{h_{\mathrm{1}},h_{\mathrm{2}},\dots ,h_T\right\}（7）

该序列可作为后续解码器的上下文输入。

2.3 解码器层

解码模块由单向LSTM与注意力机制构成。其中，注意力机制承担语义对齐功能，通过动态加权编码器输出定位源序列中的关键语义单元；LSTM解码器则负责序列生成，基于对齐后的上下文逐词预测目标语体序列。在生成目标语体的第t个词时，解码器依据前一时刻隐状态s_{t-\mathrm{1}}与前一步输出词嵌入y_{t-\mathrm{1}}，更新当前隐状态，公式如下：

s_t=\mathrm{L}\mathrm{S}\mathrm{T}\mathrm{M}\left(y_{t-\mathrm{1}},\left[c_t;s_{t-\mathrm{1}}\right]\right)（8）

式中，c_t为通过注意力机制获得的上下文向量，用于整合源序列中与当前输出最相关的信息。

注意力模块以编码器输出H=\{h_{\mathrm{1}},h_{\mathrm{2}},...,h_T\}为输入，通过计算当前解码状态与各编码位置的相关性获得注意力分布情况，公式如下：

{\alpha }_{t,i}=\frac{\mathrm{e}\mathrm{x}\mathrm{p}\left(s_t^{\mathrm{\top }}{W}_a{h}_i\right)}{{\sum }_j\mathrm{e}\mathrm{x}\mathrm{p}\left(s_t^{\mathrm{\top }}{W}_a{h}_j\right)}（9）

式中，W_a为可训练的权重矩阵，{\alpha }_{t,i}表示第t步解码时对第i个编码位置的注意力权重。上下文向量则通过加权求和获得，公式如下：

c_t=\sum _i{\alpha }_{t,i}{h}_i（10）

该结构确保了模型在词汇替换与句法重构过程中仅改变语体形式而保持核心语义不变。融合当前隐状态s_t与上下文向量c_t后，通过线性变换与Softmax层得到目标词的条件概率分布，公式如下：

P\left(y_t|y_t,X\right)=\mathrm{S}\mathrm{o}\mathrm{f}\mathrm{t}\mathrm{m}\mathrm{a}\mathrm{x}\left(W_o\left[s_t;c_t\right]+b_o\right)（11）

式中，W_o和b_o分别为输出层参数。该分布用于预测标准语体词汇的生成概率。

3 实验结果及分析

3.1 实验数据与预处理

本研究所使用的数据来源于自建的“藏语多方言语体平行语料库”，语料覆盖卫藏、安多与康巴三大方言区域。该语料库在方言口语与书面语之间建立了平行对应关系，以反映不同方言语体在词汇、句法及语序层面的差异。根据研究任务将语料划分为方言文本数据集（TDText）和书面语-方言平行数据集（T-Trans），用于模型在语体转换任务中的训练与评估。为保证模型训练的鲁棒性与语料分布的均衡性，数据集按8:1:1的比例划分为训练集、验证集与测试集。各方言数据的具体分布情况如表2所示。

在数据预处理阶段，本文采用开源工具TIP-LAS作为基础分词与词性标注工具^[12]。TIP-LAS基于条件随机场实现音节级序列标注，在标准藏文新闻语料上的分词准确率达96.2%以上。由于TIP-LAS的训练语料主要源自藏语书面语，直接迁移至方言语料时分词性能存在明显衰减：方言中词汇形态变异、音节紧缩黏着及虚词省略等现象导致边界识别错误率显著上升。例如，安多方言“འུ་ཆོ་”（我们）、康巴方言特有词“ངེད་རིགས་རྣམས་”（我们）亦因未收录于词表而被错误切分。为此，本文在TIP-LAS自动分词基础上进一步对黏着词切分错误与未登录词边界进行人工修正。

为兼顾语义完整性与形态灵活性，本文采用混合表示策略：基于修正后的分词结果训练256维Word2Vec词向量以获取词语级语义表征，在模型输入端进一步将分词结果切分为音节序列作为基本建模单元。预处理流程包括UTF-8编码统一、非藏文字符过滤、TIP-LAS自动分词与词性标注、标点规范化及人工修正。该策略中，词向量层保留词语级先验语义，音节级输入层则灵活处理未登录词与形态变体，为后续语义对齐与语体特征建模提供鲁棒表征。

3.2 实验环境与参数

本文实验基于PyTorch框架实现，开发语言为Python 3.9。实验运行于 Windows 11操作系统，硬件配置包括Intel(R) Core(TM) i7-10700T CPU @ 2.00GHz 处理器、16 GB内存以及NVIDIA GeForce RTX 4060 GPU。主要环境与模型参数配置如表3所示。

为防止模型过拟合，训练过程中引入早停机制，并在每轮训练后保存验证集上表现最优的模型权重。此外，实验采用梯度裁剪和学习率衰减策略以稳定训练过程。

3.3 实验结果与分析

为系统评估本文提出的方法在藏语方言语体转换任务上的有效性，设计了一套层次化的对比实验。实验以随机初始化词向量Emb-Rand+LSTM-LSTM作为核心基线模型，在此基础上构建了4组对照实验：通过Emb-Rand +BiLSTM-LSTM和Emb-Rand+LSTM-LSTM+Att两个模型分别验证双向编码器和注意力机制的独立贡献；通过Emb-Rand+BiLSTM-LSTM+Att考察二者的协同效应；对比Avg+BiLSTM-LSTM+Att、W2V-Frozen+BiLSTM-LSTM+Att等不同词向量策略的性能表现；引入Lstm/Cnn+BiLSTM-LSTM+Att等结构变体，以评估编码器增强方案的有效性。所有实验均在相同的数据划分下进行，以保证对比结果的公平性。模型性能主要采用BLEU和PPL进行评价，分别衡量生成文本与参考书面语的匹配程度及模型对目标序列的预测不确定性；在解码策略优化与鲁棒性实验中，进一步采用 ChrF 和 TER 作为补充指标。

3.3.1 词向量与编码结构对比实验

在词向量嵌入层中，针对词向量的初始化与生成方式，设置了6种不同方案：随机初始化、平均词向量、基于LSTM生成、基于卷积网络生成、基于Word2Vec的静态词向量以及可微调词向量，旨在比较不同语义表示方式对方言语体转换任务的影响。

在编码结构方面，分别采用单向LSTM与双向BiLSTM作为编码器结构，并与LSTM解码器及注意力机制组合形成端到端模型，各实验模型的具体组合如表4所示。其中，本文提出的融合策略模型W2V-FT+BiLSTM-LSTM+Att在词向量生成、上下文编码与注意力聚焦等方面进行了联合优化，是本实验中的核心对比模型。

实验结果表明（表4），各模型性能呈现明显的层次差异。在模型结构方面，引入注意力机制的Emb-Rand+LSTM-LSTM+Att模型相较基线模型BLEU值提升了8.69个百分点；进一步融合双向编码与注意力机制的Emb-Rand+BiLSTM-LSTM+Att模型相较基线模型提升了8.75个百分点，表明二者结合后能够进一步增强模型在藏语转换任务中的表示与生成能力。

在词向量策略方面，平均池化方法Avg+BiLSTM-LSTM+Att表现最差，相较基线模型BLEU值下降13.01个百分点，印证了其对语言结构信息的破坏性。使用冻结预训练词向量的W2V-Frozen+BiLSTM-LSTM+Att模型相较基线模型BLEU值提升了7.78个百分点，体现了外部语言知识的有效性。本文采用的词向量融合策略W2V-FT+BiLSTM-LSTM+Att模型在此基础上取得了1.83个百分点的性能增益，最终达到所有模型中的最优效果，证明了动态词向量调整在藏语语体转换中的关键作用。

3.3.2 解码策略与鲁棒性实验

在前述最优融合模型的基础上，为进一步考察其在译文长度控制、语义覆盖及输入稳定性方面的表现，本文在保持主干结构不变的条件下，设计了解码策略优化与鲁棒性评估等两类扩展实验。

其中，解码策略实验部分主要调整beam size、length penalty与coverage penalty等3个参数，分析译文在长度约束与语义覆盖之间的平衡机制，从而探讨不同解码配置对生成质量的影响。由表5可见，解码参数的变化对模型生成质量产生了显著影响。Beam Search与Length Penalty 的联合配置表现最优，其中当参数设为beam=6，len=1.0时，模型的BLEU值达到87.07%，ChrF为93.05%，TER降至8.33%，在译文流畅性与语义完整性之间实现了较佳平衡。相较之下，过高的Coverage Penalty会引发性能退化，当beam=4，cov=0.6时BLEU降至69.93%，TER 上升至20.75%。这一结果表明，适度的长度惩罚可有效调控生成长度并提升语义一致性，而过强的覆盖约束则限制了解码器的灵活性，削弱了生成的整体质量。

鲁棒性实验中，在输入端分别加入3种噪声类型，即随机删除Random Delete、随机插入Random Insert与随机替换Random Replace，扰动比例设置为5%、10%和15%，以模拟真实语料中因口语表达、方言误拼及自动转写误差所导致的输入噪声。由表6可见，不同类型的输入扰动均会导致模型性能下降，且随着扰动比例的增加，BLEU和ChrF整体呈下降趋势，TER呈上升趋势。无扰动时，模型的BLEU为87.1%，ChrF为93.8%，TER为8.3%；当扰动比例增至0.15时，Random Delete、Random Insert和Random Replace的BLEU值分别下降至61.5%、63.9%和61.4%，说明输入噪声会明显削弱模型的转换效果。相比而言，随机插入的影响略小，而随机删除和随机替换对模型性能的影响更为明显，表明模型对冗余输入具有一定容忍能力，但对核心信息缺失和语义替换类噪声更为敏感。

为进一步验证不同模型在语体转换任务中的表现差异及改进效果，本文从测试集中选取若干个具有代表性的句子进行案例分析，对比基线模型和融合策略模型的转换输出结果及其语义表现，详情如表7所示。

由表7可见，模型在翻译效果上的差异主要体现在语义表达的自然性与上下文一致性方面。尽管基线模型能够输出语义完整的转换内容，但在句法顺序与词汇搭配上存在一定的偏差。例如，第二个方言句子“སྐབས་དེར་ཁི་ཆོ་དོན་ཆུང་གྲས་ཟིག་གི་རྐྱེན་གྱིས་རྒྱང་ཕུད་གཏོང་སྲིད་།”（那时他们可能会因为一点小事而被放逐）中，方言词“ཁི་ཆོ་（他们）”没能转换成正确的书面语“ཁོ་ཚོ་（他们）”；第三个方言句子“ཨ་འདི་ཅ་ལག་ཕ་འདི་གང་ལས་ཤམ་ཚ་ཆུང་དོ།”（这个东西比那个小多了）中将“ཨ་འདི་（这个）”和“ཕ་འདི་（那个）”都没有进行正确的词汇与词序转换，语义表达不够规范。

融合模型由于引入预训练词向量，其词汇选择能力得到明显提升，部分语义偏差得到纠正。例如在例句“སྟོད་གོས་འདི་ཡག་པོ་ཞེ་སྣང་འདུག”（这件衬衫很漂亮）中，针对“ཞེ་སྣང་（很，非常）”进行了正确的词汇转换处理，但仍存在部分搭配不自然的问题，如在例句“ཨ་འདི་ཅ་ལག་ཕ་འདི་གང་ལས་ཤམ་ཚ་ཆུང་དོ།”（这个东西比那个小多了）中，“ཕ་འདི་（那个）”未能实现准确的书面语转换。

结 语

本文针对藏语方言与书面语在词汇、句法及语体特征上的差异，提出了一种融合语体特征建模与语义对齐的神经语体转换模型。该模型在表示层引入Word2Vec词向量以增强语义先验，在结构层采用BiLSTM编码器与LSTM解码器，并引入注意力机制实现动态语义对齐。基于三大方言语料的实验结果表明，该模型在BLEU与PPL指标上均显著优于基线模型，并在鲁棒性测试中表现出更好的稳定性与语体自然度。未来工作将进一步扩大方言平行语料规模与领域覆盖，结合半监督或迁移学习方法提升模型泛化能力，同时探索基于藏文预训练模型及大语言模型的语体转换方法以增强实际应用能力，并将语体转换与语音识别、机器翻译等下游任务融合，以提升语体转换结果在实际应用系统中的可用性与适配性。

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基金资助

西藏大学在职攻读博士学位科研资助项目(zdbs202518)