无池化层卷积神经网络的中文分词方法

• 作者: 俞凯 涂文博 袁贞明
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 自然语言处理 中文分词 卷积神经网络 字向量
• 年，卷（期）: 2020,（2）
• 所属期刊栏目: 模式识别与人工智能
• 页码范围: 120-126
• 页数: 7页
• 分类号: TP391
• 字数: 6006字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.1809-0177

摘要

在中文信息处理中,分词是一个十分常见且关键的任务.很多中文自然语言处理的任务都需要先进行分词,再根据分割后的单词完成后续任务.近来,越来越多的中文分词采用机器学习和深度学习方法.然而,大多数模型都不同程度的有模型过于复杂、过于依赖人工处理特征、对未登录词表现欠佳等缺陷.提出一种基于卷积神经网络(Convolutional Neural Networks,CNN)的中文分词模型——PCNN(Pure CNN)模型,该模型使用基于字向量上下文窗口的方式对字进行标签分类,具有结构简单、不依赖人工处理、稳定性好、准确率高等优点.考虑到分布式字向量本身的特性,在PCNN模型中不需要卷积的池化(Pooling)操作,卷积层提取的数据特征得到保留,模型训练速度获得较大提升.实验结果表明,在公开的数据集上,模型的准确率达到当前主流神经网络模型的表现水准,同时在对比实验中也验证了无池化层(Pooling Layer)的网络模型要优于有池化层的网络模型.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	袁贞明	杭州师范大学信息工程学院	32	244	8.0	15.0
3	涂文博	杭州师范大学信息工程学院	2	2	1.0	1.0
9	俞凯	杭州师范大学信息工程学院	14	26	3.0	4.0