基于深度学习的中文分词方法研究

• 作者: 朱志祥 胡晓辉
• 来源期刊: 计算机与数字工程
• 学科: 工学
• 关键词: 中文分词 自然语言处理 深度学习
• 年，卷（期）: 2020,（3）
• 所属期刊栏目: 信息处理与网络安全
• 页码范围: 627-632
• 页数: 6页
• 分类号: TP391.1|TP181
• 字数: 4455字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1672-9722.2020.03.025

摘要

作为中文自然语言处理中的基础任务中文分词,其分词的好坏直接影响之后的自然语言处理任务.当前中文分词大部分都是采用基于机器学习的方法,但是其需要人工构建大量特征.针对上述问题,论文提出一种基于深度学习的新分词模型,该模型基于BLSTM(双向长短期神经网络),CNN(卷积神经网络)和CRF(条件随机场),充分利用了BLSTM可以利用长距离信息和CNN提取局部信息的优点.并设计了实验,在三个数据集上验证论文提出的模型在中文分词上的正确性和优越性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	朱志祥		21	76	5.0	7.0
2	胡晓辉	西安邮电大学物联网与两化融合研究院	1	0	0.0	0.0