基于深度学习的中文自动分词研究

作     者：那勇 李明全 

作者机构：吉林广播电视大学吉林省远程教育技术科技创新中心吉林长春130022 吉林建筑科技学院吉林长春130000 

基　　金：吉林省科技发展计划资助项目 项目编号:20190902010TC 

出 版 物：《吉林广播电视大学学报》 (Journal of Jilin Radio and TV University)

年 卷 期：2019年第12期

页      码：58-59,62页

摘      要：传统机器学习分词的方法工作效率普遍偏低,因其基本依赖于人工设计的特征工程,且需要大量的人工验证特征的有效性。而基于神经网络深度学习算法出现后,实现了训练神经网络自动学习特征,这种方式极大减少工作量,同时提高提取特征工程的效率。本文根据一种基于长短时记忆神经网络与条件随机场模型结合的中文自动分词模型进行测试,结果表明分词准确率、召回率极高,更具通用性。

主 题 词：机器学习 中文分词 深度学习 特征工程 

学科分类：12[管理学] 1201[管理学-管理科学与工程类] 081203[081203] 08[工学] 081104[081104] 0835[0835] 0811[工学-水利类] 0812[工学-测绘类] 

馆 藏 号：203878513...