【摘 要】
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该文以字为基本标注单位,构建了一种汉语基本块识别的神经网络学习模型。模型联合分词任务的神经网络学习模型与基本块识别任务模型,将分词任务模型中学习得到的隐层特征融入
【机 构】
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山西大学计算机与信息技术学院,太原工业学院计算机工程系,山西大学计算中心
【基金项目】
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国家自然科学基金（61503228）, 国家自然科学基金委员会—广东省政府联合基金（第二期）超级计算科学应用研究专项（NSFC 2015—268）
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该文以字为基本标注单位,构建了一种汉语基本块识别的神经网络学习模型。模型联合分词任务的神经网络学习模型与基本块识别任务模型,将分词任务模型中学习得到的隐层特征融入基本块识别的模型中,两模型相互交替优化学习模型参数,并实现了以整句似然函数（而非单字似然函数）作为优化目标的算法。实验结果表明：1）以整句似然函数为优化目标的基本块识别的F值比单字似然情形要高出1.33%,特别是在多字块识别中,其召回率比单字似然情形要高出4.68%;2）融合分词任务模型中的隐层特征的汉语基本块识别模型的结果比不做融合的模型要高出
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