【摘 要】
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为了提高专业领域中文分词性能,以及弥补专业领域大规模标注语料难以获取的不足,该文提出基于深度学习以及迁移学习的领域自适应分词方法。首先,构建包含词典特征的基于深度
【机 构】
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东南大学土木工程学院,中国移动通信集团南京分公司网络部
【基金项目】
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国家自然科学基金(71601047);中国博士后科学基金(2015M581706)
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为了提高专业领域中文分词性能,以及弥补专业领域大规模标注语料难以获取的不足,该文提出基于深度学习以及迁移学习的领域自适应分词方法。首先,构建包含词典特征的基于深度学习的双向长短期记忆条件随机场(BI-LSTM-CRF)分词模型,在通用领域分词语料上训练得到模型参数;接着,以建设工程法律领域文本作为小规模分词训练语料,对通用领域语料的BI-LSTM-CRF分词模型进行参数微调,同时在模型的词典特征中加入领域词典。实验结果表明,迁移学习减少领域分词模型的迭代次数,同时,与通用领域的BI-LSTM-CRF模型相
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