开发了一套新系统，用于预测宗喀语（Dzongkha）的可能词汇，旨在减少输入这种复杂文字所需的击键次数。该项目利用从 DCDD 获取的 10 万句数据集来训练和评估三种不同的模型：LSTM、Bi-LSTM 和 GRU。

  • 该数据集包含 1,331,282 个词和 28,344 个唯一词，经过分词（tokenization）、N-gram 生成和填充（padding）处理。
  • 所有三个模型的超参数都经过微调，以优化宗喀语任务的性能。
  • GRU 模型以 74.03% 的准确率优于其他模型，同时由于其轻量级特性，也有效地处理了过拟合问题。

该系统通过提供保留文化价值的便捷文本预测工具，解决了记录和输入宗喀语的挑战。