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基于弱標(biāo)注數(shù)據(jù)的漢語(yǔ)分詞領(lǐng)域移植
關(guān)鍵詞：漢語(yǔ)分詞 領(lǐng)域移植 弱標(biāo)注數(shù)據(jù)
摘要：近年來(lái),基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的分詞模型在封閉領(lǐng)域文本上取得了很高的性能。然而,在領(lǐng)域移植場(chǎng)景下,即測(cè)試數(shù)據(jù)與訓(xùn)練數(shù)據(jù)的領(lǐng)域差異較大時(shí),分詞的性能會(huì)顯著下降。該文嘗試?yán)米詣?dòng)獲取的弱標(biāo)注數(shù)據(jù)來(lái)提升領(lǐng)域移植場(chǎng)景下的分詞性能。首先,對(duì)目前性能最好的BiLSTM-CRF分詞模型進(jìn)行擴(kuò)展,引入適用于弱標(biāo)注數(shù)據(jù)的損失函數(shù);進(jìn)而提出一種簡(jiǎn)單有效的數(shù)據(jù)篩選方法,從海量弱標(biāo)注數(shù)據(jù)中篩選和目前領(lǐng)域更相關(guān)的數(shù)據(jù);最后,該文發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)預(yù)處理和在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中引入傳統(tǒng)特征均可以有效提高分詞性能。在SIGHAN Bakeoff 2010和ZhuXian標(biāo)注測(cè)試集上的實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該文所提方法可有效提升漢語(yǔ)分詞領(lǐng)域移植性能,平均F值提高了3.6%。
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