【摘 要】
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为了扩大人工标注数据的规模,从而提高模型性能,尝试充分利用已有的异构人工标注数据训练模型参数。将Li等2015年提出的耦合序列标注方法扩展到基于BiLSTM的深度学习框架,直
【基金项目】
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国家自然科学基金(61525205, 61876116, 61702518);江苏高校优势学科建设工程资助项目
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为了扩大人工标注数据的规模,从而提高模型性能,尝试充分利用已有的异构人工标注数据训练模型参数。将Li等2015年提出的耦合序列标注方法扩展到基于BiLSTM的深度学习框架,直接在两个异构训练数据上训练参数,测试阶段则同时预测两个标签序列。在词性标注、分词词性联合标注两个任务上进行大量实验,结果表明,与多任务学习方法和传统耦合模型相比,神经耦合模型在利用词法异构数据方面更优越,在异构数据转化和融合两个场景上都取得更高的性能。
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