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针对哈萨克语的句子、单词及语素边界检测问题,文中提出了一种基于深度学习的边界检测方法:CNN-TSS模型.通过将边界检测问题视为序列标注任务,将句子、单词及语素的边界检测合并为一种任务完成.通过对CNN-TSS模型选取最优超参数,对不同语言进行了测试.实验结果表明,该模型在不使用额外特征的情况下,在性能上超过了基于传统方法的边界检测系统.