基于词的分布式实值表示的汉语基本块识别

• 作者: 侯潇琪 李济洪 王瑞波
• 来源期刊: 中北大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 神经语言模型 分布式词特征 基本块分析 边界识别
• 年，卷（期）: 2013,（5）
• 页码范围: 582-585
• 页数: 4页
• 分类号: TP391
• 字数: 3443字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-3193.2013.05.027

摘要

基于神经语言模型生成汉语词语的实值向量表示,称为词语的分布式表示,相应地以这种分布式表示构造的词特征称为分布式词特征.将这种分布式词特征替换基本块识别任务中所常用的条件随机场模型中的词特征,在清华大学TCT语料上进行了汉语基本块识别任务实验,结果表明:在仅使用词窗口[-2,2]的词特征的模型中,和使用词窗口[-2,2]+词性特征的模型中,采用分布式词特征比传统的词特征的模型的标记精度分别高38.01％,1.86％,说明词语的分布式表示对汉语基本块识别任务是有作用的.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李济洪	山西大学数学科学学院	58	261	10.0	14.0
5	王瑞波	山西大学计算机中心	23	179	7.0	13.0
6	侯潇琪	山西大学数学科学学院	1	4	1.0	1.0