基于定长序列的双向LSTM分词优化方法

• 作者: 张仰森 郭正斌
• 来源期刊: 郑州大学学报（理学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 深度学习 LSTM 中文分词
• 年，卷（期）: 2018,（2）
• 所属期刊栏目: 信息科学
• 页码范围: 97-101
• 页数: 5页
• 分类号: TP391
• 字数: 3218字
• 语种: 中文
• DOI: 10.13705/j.issn.1671-6841.2017169

摘要

基于定长序列的双向LSTM标注模型,提出强化中心字模型和强化逆向序列模型的分词优化方法.在Bakeoff 2005微软亚洲研究院语料上的实验表明,优化方法的分词效果得到了提升.提出的优化模型,对于其他序列标注任务,具有一定的借鉴作用.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张仰森	北京信息科技大学智能信息处理研究所	104	721	15.0	23.0
2	郭正斌	北京信息科技大学智能信息处理研究所	3	21	2.0	3.0