基于Bi-LSTM-6Tags的智能中文分词方法

• 作者: 王玮
• 来源期刊: 计算机应用
• 关键词: 双向LSTM 六词位标注 中文分词
• 年，卷（期）: 2018,（z2）
• 所属期刊栏目: 数据科学与技术
• 页码范围: 107-110
• 页数: 4页
• 字数: 3636字
• 语种: 中文

摘要

针对当前基于深度学习模型中文分词算法中存在的语义理解不全和词位信息不足的问题,提出了基于双向长短期记忆(Bi-LSTM)神经网络模型的六词位标注集中文分词方法.首先,利用双向长短期记忆神经网络模型自动发现文本特征;然后,通过六词位标注集从文本深层语义上高效准确完成中文分词任务;最后,通过第二国际汉语分词评测(SIGHAN)提供的Backoff2005语料集进行实验验证,在相同实验条件下,该方法与条件随机场(CRF)方法、单向长短期记忆神经网络方法、双向长短期记忆神经网络四词位方法进行比较,分别可以提高分词准确率3％、4％、1％,从而证明该中文分词方法是合理和有效的.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王玮		3	5	2.0	2.0