基于Lattice-LSTM的多粒度中文分词

• 作者: 张惠蒙 张文静 杨麟儿 荀恩东
• 来源期刊: 中文信息学报
• 学科: 工学
• 关键词: 中文分词 多粒度 Lattice-LSTM
• 年，卷（期）: 2019,（1）
• 所属期刊栏目: 语言分析与计算
• 页码范围: 18-24
• 页数: 7页
• 分类号: TP391
• 字数: 3637字
• 语种: 中文

摘要

中文分词是中文信息处理领域中的一项关键基础技术,而多粒度分词是中文分词领域较新的研究方向.针对多粒度中文分词任务,该文提出一种基于Lattice-LSTM的多粒度中文分词模型,在传统基于字的多粒度中文分词模型基础上,加入了多分词粒度的词典信息.与传统模型相比,所提出的模型在网格结构的辅助下,对不同粒度的分词标准都有较强的捕捉能力,且不局限于单一的分词标准.实验表明,该文提出的方法在多粒度中文分词方向取得了目前最好的结果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	荀恩东	北京语言大学语言资源高精尖创新中心	27	296	11.0	16.0
5	张文静	北京语言大学语言资源高精尖创新中心	10	6	2.0	2.0
9	张惠蒙	北京语言大学语言资源高精尖创新中心	1	2	1.0	1.0
13	杨麟儿	北京语言大学语言资源高精尖创新中心	2	2	1.0	1.0