基于字向量的条件随机场的中文分词方法

• 作者: 周寅
• 来源期刊: 武汉船舶职业技术学院学报
• 关键词: 中文分词 CRFs 字向量
• 年，卷（期）: 2019,（4）
• 所属期刊栏目: 应用技术
• 页码范围: 148-152
• 页数: 5页
• 分类号: H13
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1671-8100.2019.04.038

摘要

本文利用深度学习中的词向量来稍加改进,利用 Word Embedding与条件随机场结合,然后进行线性组合,使分词达到更加高效.运用北大的语音资料库提供的实验语料进行实验,进一步证实实验结果,融合条件随机场的技术,在中文分词方面取得更优秀的效果,在北京大学提供的语料库的封闭测试中准确率和召回率都得到了较高的成绩.并且在开放式领域中也取得了明显的提高.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	周寅		2	0	0.0	0.0