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基于深度學(xué)習(xí)和遷移學(xué)習(xí)的領(lǐng)域自適應(yīng)中文分詞
關(guān)鍵詞：深度學(xué)習(xí) 遷移學(xué)習(xí) 領(lǐng)域分詞 工程法律
摘要：為了提高專業(yè)領(lǐng)域中文分詞性能,以及彌補(bǔ)專業(yè)領(lǐng)域大規(guī)模標(biāo)注語料難以獲取的不足,該文提出基于深度學(xué)習(xí)以及遷移學(xué)習(xí)的領(lǐng)域自適應(yīng)分詞方法。首先,構(gòu)建包含詞典特征的基于深度學(xué)習(xí)的雙向長短期記憶條件隨機(jī)場(BI-LSTM-CRF)分詞模型,在通用領(lǐng)域分詞語料上訓(xùn)練得到模型參數(shù);接著,以建設(shè)工程法律領(lǐng)域文本作為小規(guī)模分詞訓(xùn)練語料,對通用領(lǐng)域語料的BI-LSTM-CRF分詞模型進(jìn)行參數(shù)微調(diào),同時在模型的詞典特征中加入領(lǐng)域詞典。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,遷移學(xué)習(xí)減少領(lǐng)域分詞模型的迭代次數(shù),同時,與通用領(lǐng)域的BI-LSTM-CRF模型相比,該文提出的分詞方法在工程法律領(lǐng)域的分詞結(jié)果F1值提高了7.02%,與預(yù)測時加入領(lǐng)域詞典的BI-LSTM-CRF模型相比,分詞結(jié)果的F1值提高了4.22%。該文提出的分詞模型可以減少分詞的領(lǐng)域訓(xùn)練語料的標(biāo)注,同時實(shí)現(xiàn)分詞模型跨領(lǐng)域的遷移。
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